Leaning back
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关于此版本
模型描述
版本 2.0 更新：
在我将图像明亮或暗部有时出现的网格图案与使用 OneTrainer 进行的 fp4 训练联系起来后，我转为使用 fp8 训练，从而消除了该图案。但我必须重新训练所有我的 LoRA 来修复它们。除了标签现在变为 lora:LeaningBack-step01200:1 外，其他没有任何改变。
在发现 Flux 即使面对绝对安全的内容（SFW）也无法通过提示生成某些姿势后，我尝试解决这个问题。例如，当模型向后倾斜并用手臂支撑自己时，触发词是 "sitting"，然后是 "leaning back, supporting herself with her arm"（或 arms）。为了更一致，我还添加了 lora:LeaningBack-50:1 标签。
在版本 2.0 的数据集中包含正面角度图片，但模型倾向于生成侧角度，因为这种姿势最常见的就是侧角度。腿部姿势也是如此：bent sit 最常见，half bent sit 和 bent figure four（一条腿弯曲，另一条腿交叉置于其下）也存在，但无法通过提示触发。很难决定哪个训练轮次最佳——轮次越多控制越强，但也容易出现多余肢体。和以往一样，我选择了折中的 50。我仍在学习中，所需步数和图像数量的变化很大，但似乎某些腿部姿势的 10 到 15 张图片数量不够（整个数据集共 57 张）。未来的疑问是：是进一步拆分 LoRA，分别训练腿部变体，还是为不同腿部姿势（以及可能的摄像机角度等）创建额外的 LoRA，从而形成一种模块化系统。
我最初在这里尝试实现，但最终必须拆分为独立的 LoRA 才能正常工作的，是对面部角度、身体角度、摄像机角度和画面区域的更精细控制。但从这个开始，我已经统一了标注格式作为准备，即使它们目前还不能独立生效。具体方案如下：
面部角度：
正脸 | 三分之四脸 | 三分之二脸 | 侧脸
身体角度：
正面拍摄 | 三分之四角度 | 侧面拍摄 | 三分之四背面角度
摄像机角度：
高角度拍摄 | 眼平拍摄 | 低角度拍摄 | 肩部高度拍摄 | 牛仔镜头 | 地面高度拍摄
画面区域：
全身肖像 | 三分之二身肖像 | 半身肖像 | 四分之一身肖像
如果我能成功实现这些，那就太棒了！
（针对版本 1.0）
我训练时不得不使用未裁剪的图片，因此对脸部和其他部分造成了一定影响。它应能配合类似 "she is leaning back, supporting herself with her right arm" 或 "she is laying on her left side, propping herself up on her left elbow" 的提示词工作。
强度范围在 0.8 到 1.0 之间效果良好——如果出现变形的手或脚，说明强度过高。