Tiny Planets (360° Drone Panorama)

微小行星 是采用立体投影的360°航拍全景图。

此LoRA使用一个小型数据集进行训练，数据包含我自己的无人机摄影和来自Unsplash的CC0图片，并通过GPT-4o视觉仔细标注和审核。

该模型在RobMix Zenith上训练，未在其他检查点上测试。

推荐设置

• 检查点： RobMix Zenith

• 分辨率： 1024x1024

• 理想LoRA强度： 0.3 至 0.7

• 最大LoRA强度： 最高可达1.5

• CFG： 4 至 10（见备注）

• 采样器： Euler

• 调度器： AlignYourSteps

• 步数： 30

如果你使用ComfyUI分别调整模型和CLIP强度，我发现降低CLIP强度（低至0）通常能减少图像伪影。效果因人而异。

由于微小行星是球形的，而此LoRA完全基于方形图像训练，因此推荐的宽高比为1:1。

提示词

该模型在具有统一模板和高描述性细节的标题上进行训练，以帮助分离风格，并使模型足够灵活，能够适应训练数据之外的场景与细节。实际效果超出了我的预期，模型对新颖概念的处理能力也很出色。

细节按重要性排序为：场景 + 天空 + 细节 + 色调。

纽约市的微小行星。天空多云，偶有蓝色缝隙透出。下方城市景观中，帝国大厦在现代与历史建筑交织的背景中尤为突出。整体光线柔和、漫射，暗示可能是傍晚时分。

意大利托斯卡纳一座宁静村庄的微小行星。天空是柔和的蓝色，点缀着几朵白云。下方的景观包括起伏的山丘、葡萄园和石砌房屋。太阳低垂，为整个场景投下金色光辉。

你不需要包含所有细节，仅使用“一个[主题]的微小行星”即可。

模型优化

我在我的模型页面上推荐的典型模型优化仍然适用，但不包括Automatic CFG。CFG对该LoRA的效果影响显著，手动调节是实现美学效果的重要部分。

另外请注意，我使用一阶求解器（Euler）以确保稳定性，因为高阶求解器注入的随机噪声往往会对图像质量产生负面影响。新的ODE求解器可能表现良好，但速度较慢。

LoRA强度

当**LoRA强度较低（约0.3）**时，模型可能生成具有强烈鱼眼效果的无人机视角图像，但未形成微小行星效果。在缺乏明确焦点的普通风景中尤其如此。这些图像依然很酷，建议尝试。

高LoRA强度（>0.7） 会将你的提示词中的细节从微小行星的中心推向地平线。

为突出提示词内容，应尽可能降低LoRA强度，但仍需确保产生微小行星效果。该值因图像主题而异。若要生成最符合微小行星风格的图像，可提高LoRA强度。

CFG

该LoRA对高CFG值表现出极佳适应性，实际上在高于常规CFG值时表现更优。较低CFG值生成的图像细节较少、秩序性更强，对比度与饱和度更低；较高CFG值则能带来更具动态性的构图、更优的色调，产生更视觉吸引人的结果。