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关于此版本

与我上一个发布的超大胸模型类似，这款模型在保持整体风格的同时，能更有效地实现更大尺寸的生成。

此外，我提升了标签的准确性，并将数据集规模扩大了一倍，达到约400张图像。

实际上，结合合适的尺寸标签，增强LoRA的强度有助于实现更大的生成尺寸。

训练细节：

约400张图像
160个周期（epocs）
学习率 2e-4
文本编码器学习率 1e-4
基础模型 Av3
CLIP跳过 2
随机翻转
标签丢失概率 0.15
网络丢弃率 0.25
分桶尺寸 768
维度（dim）32
Alpha值 16
225个标记（tokens）
余弦退火重启策略
使用标签进行训练，标签文件随模型下载一起提供
- 使用Kohya的新加权标题+丢弃功能，使重要标签以更高权重（权重为：2）进行训练
Kohya LoRA LoCon，无需任何额外插件即可使用

模型描述

该LoRA模型类似于我的HyperAss模型，但更侧重于粗壮的大腿和臀部，非常适合打造梨形身材效果。你可以随时提高LoRA强度以获得更显著的效果。

如果你不希望身材过于夸张，只需将LoRA强度保持在1即可，它对中等尺寸的表现也非常出色。

v2 更新日志 2023/06/13：

感觉已经快过去5个月了 o.o
整体质量得到提升，在高强度下减少了过度处理的结果。
当前形态更加趋向梨形：整体上半身更小，下半身更大。
增加了臀部尺寸标签，与我其他模型类似。详见下载页面附带的标签数据，有几个标签非常重要。
使用Kohya的LoCon LoRA格式，无需额外插件即可运行。
数据集规模扩大了一倍。
增加了标签“正面视角”以帮助生成正面拍摄的图像，更多相关标签请查阅标签文档。

说明：

我利用此模型训练了我的图像标签分类器（用于臀部尺寸识别）
https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/image-classification

此模型生成的图像

排序

未找到图像。