V2：
我在更大的数据集上使用略有不同的设置和更低的秩重新训练了它。当使用较高的LoRA权重时，它对图像的破坏较小，并且在较短的提示下表现更好。
V1：
在90张图片上训练了100个轮次。在0.5-0.7的强度下效果最佳，超过这个范围输出会变得模糊。它似乎更偏好详细且冗长的提示。
