Axomodel Flux
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关于此版本
模型描述
V2：这是一个更好的版本，对提示的遵循更准确，并且与其他LoRas配合得更好。展示图包含使用和不使用其他LoRas生成的结果。
提示：蝾螈
如果与其他LoRas一起使用但未达到理想效果：
粉色卷边鳃
圆形黑眼
V1.1：此版本的训练步数约为之前发布版本的三倍，对提示响应更灵敏，解剖错误更少。根据我以往的经验，我通常会选择第一个在不同场景、检查点、LoRA组合中都能一致体现概念的训练轮次，因为担心过训练——这是我从最初几个严重过训练模型中养成的习惯，哈哈。
我当初就是这么处理V1.0的：最后一个训练轮次完成后，我测试了我最喜欢的生成结果，以及一些之前因出错未发布的样本。令我惊讶的是，这个版本对提示的遵循更好，也没有再出现前一版本的错误。经过一番思考，这一次确实不同，因为这是我迄今为止最详尽的标注，也是对训练数据最挑剔的一次。Flux训练机制有一些我不完全理解的差异，但幸运的是，额外的步数给了模型更多时间更好地学习标注内容，而没有过训练。以下描述的内容相同，只是表现得更好。期待看到你们生成的蝾螈作品！
V1：我在推荐资源中提供了用于所有蝾螈图像的完整工作流，其中还包含了11个专用于蝾螈的通配符 😂。
看起来Flux也未能完全理解蝾螈是什么。就像Stable Diffusion一样，它只知道这是一种粉红色的蝾螈。不过幸运的是，现在我们也能在Flux上生成蝾螈了！
我使用了116张我自己创作的、涵盖多种艺术风格的蝾螈图像来训练这个模型。每张图像都经过完整标注，我让微软的Copilot逐一分析，并手动纠正了它所有的错误（因为它是免费的，哈哈）。我认为这番努力非常值得，因为模型响应非常灵敏，我对生成质量也很满意。
我不会通过早期访问模型功能收取任何费用。我唯一的期望是，大家能创作出有趣的蝾螈作品，并发布在这个模型页面上 😁 谢谢！