hyperfusion SDXL DoRA 600k images
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关于此版本
模型描述
此 DoRA 在 60 万张超大尺寸动漫角色图像上进行了训练，主要聚焦于胸部/臀部/腹部/大腿/脂肪。该数据集是更大规模的 Hyperfusion 数据集的子集，但已过滤为仅保留与体型/尺寸相关的图像。完整的数据集若用于 SDXL 训练，将耗时超过一年，哈哈。
推荐设置：
DoRA/LoRA 强度：1.0（目前大多数 WebUI 均已支持 DoRA）
分辨率：约 1024px
采样器：任意 PonyXL 支持的采样器
在 v10 中，你可以使用比 v9 更高的 LoRA 权重，若你的概念效果不够理想，不妨尝试提高权重。
已在 此处 上传 Hyperfusion 使用的 140 万个自定义标签，供你整合至自己的数据集中。
v10 Noob_vpred 发布于 2025/07/29：
你们以为我消失了吗？没有，我只是埋头训练了一个冻结文本编码器的模型长达七个月。
这个新 DoRA 保留了你们熟悉的原有概念，并像往常一样新增了一些内容，同时比 v9 多了 20 万张图像。
本版本在 NoobAI_Vpred 上训练，因此无法保证与其他模型兼容，尤其不适用于非 v_pred 模型。
我本想最后一次尝试冻结文本编码器进行训练，无论耗时多长都坚持到底。现在我可以明确地说，未来模型将不再使用文本编码器训练，纯粹为了节省时间。虽然效果不错，但在我的设备上实在太慢了。
目前仍请使用 v9 的标签列表，直到我有空为新增的少量概念构建新标签集。
此版本在概念处理上优于 v9_sdxl，且更不易出现梯度爆炸。
v9 Pony 发布版：
该模型已训练超过两个月，但由于 Flux 的发布，我决定提前释放当前成果以腾出 GPU。从技术上讲，它本应训练更久，但我实在等不及了，想必你们也厌倦了等待。
标签基本与 SD1 的 v8 版本相同，新增了一些内容，例如 blob 类型。更多详情请参见“训练数据”中的 tag.csv 文件。
Pony 模型训练起来有些棘手，因此我在此模型上做了大量实验。因此建议将 DoRA 强度保持在 1.0 左右，超过 1.1 很容易导致爆炸。（顺便提一下，使用 weight regularization 如 scale_weight_norms 对 Pony 训练至关重要）
为保持训练时间合理，我最初以 768x768 分辨率训练，并计划最终以 1024px 分辨率完成训练，但随后 Flux 就出现了。尽管如此，结果仍算合理。
我时不时会在此更新计划与进展。