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Introduction

  • 训练图像: 使用至少10到15张高质量、清晰、无其他主要元素的图像。

  • 训练参数: 每张图像进行100步训练，学习率默认1e-6。

  • 实例提示: 人物使用'photo of ukj person'，物体使用'photo of ukj object'。

  • 基础模型: 使用'stable-diffusion-v1-5'或'realistic-vision-v1-3'。

  • 图像裁剪: 人脸使用'Face Crop'，其他使用'Center Crop'。

  • 检查点格式: 使用'CompVis'，确保与AUTOMATIC1111 web UI兼容。

  • 安全张量: 开启以确保模型文件格式安全。

  • 偏移噪声: 关闭以避免生成特别明亮或特别暗的图像。

训练图像准备 [1]

  • 图像数量: 至少使用10到15张图像。

  • 图像质量: 确保图像清晰、聚焦良好、光线充足。

  • 图像多样性: 包含多个相机角度、光线角度和背景。

  • 避免配件: 除非是人物身份的一部分，否则避免使用遮住面部的配件或过多的化妆。

  • 图像选择: 添加更多高质量图像有助于提高模型质量。

训练参数设置 [1]

  • 训练步数: 每张图像进行100步训练。

  • 学习率: 默认值为1e-6，不建议修改。

  • 实例提示: 人物使用'photo of ukj person'，物体使用'photo of ukj object'。

  • 基础模型: 使用'stable-diffusion-v1-5'或'realistic-vision-v1-3'。

  • 图像裁剪: 人脸使用'Face Crop'，其他使用'Center Crop'。

实例提示和基础模型 [1]

  • 实例提示: 人物使用'photo of ukj person'，物体使用'photo of ukj object'。

  • 基础模型: 使用'stable-diffusion-v1-5'，适用于大多数情况。

  • 现实主义模型: 'realistic-vision-v1-3'适用于训练人物。

  • 图像裁剪: 人脸使用'Face Crop'，其他使用'Center Crop'。

  • 检查点格式: 使用'CompVis'，确保与AUTOMATIC1111 web UI兼容。

图像裁剪和检查点格式 [1]

  • 图像裁剪: 人脸使用'Face Crop'，其他使用'Center Crop'。

  • 检查点格式: 使用'CompVis'，确保与AUTOMATIC1111 web UI兼容。

  • 安全张量: 开启以确保模型文件格式安全。

  • 偏移噪声: 关闭以避免生成特别明亮或特别暗的图像。

  • 回调URL: 留空。

安全张量和偏移噪声 [1]

  • 安全张量: 开启以确保模型文件格式安全。

  • 偏移噪声: 关闭以避免生成特别明亮或特别暗的图像。

  • 回调URL: 留空。

  • 基础模型: 使用'stable-diffusion-v1-5'或'realistic-vision-v1-3'。

  • 图像裁剪: 人脸使用'Face Crop'，其他使用'Center Crop'。

LoRa文件训练 [1]

  • LoRa文件: 比完整模型小20倍（100MB vs 2GB）。

  • 质量: 可能不如完整模型。

  • 训练步骤: 每张图像进行100步训练。

  • 学习率: 默认值为1e-6，不建议修改。

  • 实例提示: 人物使用'photo of ukj person'，物体使用'photo of ukj object'。

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进一步优化 [1]

  • 训练步数: 尝试每张图像训练90到110步。

  • 基础模型: 尝试不同的基础模型。

  • 训练图像: 尝试不同的训练图像选择。

  • 学习率: 默认值为1e-6，不建议修改。

  • 实例提示: 人物使用'photo of ukj person'，物体使用'photo of ukj object'。

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