Starry Night

此概念验证LoRA基于一张图像的Flux LoRA训练。该方法的详细说明见详细的Flux训练指南：数据集准备。该LoRA仅使用了一张文森特·梵高《星夜》的高分辨率图像进行训练，并通过裁剪、翻转和旋转等多种方式对该单张图像进行增强，以构建数据集。

版本 1.0

版本1.0在训练时未使用文字描述（仅使用触发词）。请在使用该LoRA时以全强度（1）搭配触发词“starry_night1”。作为一个概念验证，其效果相当不错，仅需390步就已收敛。与大多数数据集多样性有限的无描述LoRA类似，它在泛化能力上存在困难，尤其是在处理复杂提示时——但使用简单指令时，仍能生成出色的效果。

我将在元数据中包含所有训练设置，您也可下载数据集，以下为摘要：

• 30张图像（均为《星夜》的裁剪版本），重复2次，训练分辨率为1024，批次大小为2

• LoRA在第13个周期、约390步时收敛

• 学习率设为0.0006，使用AdamW8bit优化器（weight_decay=0.01，eps=1e-08，betas=(0.9, 0.999)），调度器采用cosine_with_restarts