Verina_FLUX

SimpleTunnerを使用してキャラクターVerinaを訓練したLoRaモデル。

v3：三つのバージョン。1024×1024解像度の18枚の画像を基に、STで6000ステップ訓練。

ぼやけの問題を基本的に解決し、アニメ以外のスタイルでキャラクターを生成可能。

トリガー語：(girl Verina/Verina)

トリガー語（アニメスタイル）：(anime girl Verina)

アニメ以外のスタイルでキャラクターを生成する際は、過学習による線の乱れを防ぐため、LoRaの重みを適切に低下させる必要があります。

v3：第三个版本，使用st基于18张1024x1024的图片进行训练了6000步。

基本上解决了模糊问题，而且可以生成非动漫风格的人物。

触发词：（girl Verina/Verina）

触发词（动漫画风）：（anime girl Verina)

生成非动漫风格的人物时，需要适当降低Lora权重以避免出现过拟合导致的线条紊乱。

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v2：v2版は新しいデータセット（20枚の同人画像）と新しいラベリング手法（LLaVA 34b v1.6 q4ビジュアル大言語モデルに基づく）を使用し、SimpleTunerで2750ステップ訓練しました。学習率を上げ（2e-4）、スケジューラーを変更してより良い結果を実現。また、LoRAの次元を4に縮小し、ファイルサイズを削減し、画像全体への影響を最小限に抑えました。現時点での観察では、画像品質はv1より大幅に向上し、顔の装飾を効果的に再現できます。しかし、髪の色を安定して再現できないという欠点があります。髪の色の不安定性が発生した場合、「golden hair」や「yellow hair」などのプロンプトを手動で追加することをお勧めします。

v2版使用了新的数据集（20张同人图片），和新的打标方式（基于llava 34b v1.6 q4视觉大语言模型）在SimpleTunner上训练了2750步。增加了学习率（2e-4）并修改了调度器以求达到更好的效果。同时将lora维度降低为4以求减少体积并减轻对画面整体的影响。目前看来，画质对比第一版有较大的提升，同时可以较好地还原脸部发饰。但是缺点是不能稳定还原发色。如果出现发色不稳定，建议手动添加”golden hair“"yellow hair"相关提示词。

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v1モデルの性能は非常に低く、直接使用は推奨しません。

Verinaのキャラクターロラ

v1：データセットはBlenderで作成された公式キャラクターモデルの26枚の多角的レンダリング画像。WD14 Taggerでラベリングし、クリーニングを実施。ベースモデルはFLUX.1 DEVを使用し、3250ステップ訓練。訓練フレームワークはSimpleTunner。ここに私が遭遇した問題点（中国語）があります。

トリガー語：Anime girl Verina

v1モデル的效果非常差，不推荐直接使用。

维里奈的角色Lora

v1：数据集为26张官方角色模型在Blender里的多角度渲染图。使用WD14 Tagger打标并进行了清洗。基础模型为FLUX.1 DEV，训练了3250步。训练框架为SimpleTunner。这里是我踩过的坑。

触发词：Anime girl Verina