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stable diffusion实践操作 文章目录 系列文章目录前言一、LyCORIS是什么#xff1f;二、使用步骤1.下载2.安装3 使用 二、整理模型1.LoHa-v1.0-pynoise 总结 前言
LyCORIS#xff0c;可以理解为lora的加强版本。 LyCORIS - Lora beYond Conventional methods,…系列文章目录
stable diffusion实践操作 文章目录 系列文章目录前言一、LyCORIS是什么二、使用步骤1.下载2.安装3 使用 二、整理模型1.LoHa-v1.0-pynoise 总结 前言
LyCORIS可以理解为lora的加强版本。 LyCORIS - Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion. 超越传统Lora的方法应用在SD上 github最新地址https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS 本章根据B站A_Eye视频整理而来再次感谢如果想要看原视频的童鞋可以 连接入口Stable diffusion喂饭级基础教程 第十三期 什么是LyCORIS模型 另外这里有一篇模型文章 https://www.bilibili.com/read/cv23098823/ 一、LyCORIS是什么
常见的有两种 二、使用步骤
1.下载
在网站https://www.liblibai.com/上筛选然后就可以出来很多。 2.安装
首先安装a1111-sd-webui-lycoris插件 如果有不会安装的童鞋可以参考 链接入口插件安装教程 3 使用
安装好插件后可以在webUI上看到如下界面 使用的时候和lora一样不过还有一种升级用法 作者给了几种不同的书写方式 依次是 那么热这几个参数是什么意思 那么什么是dylora呢下面是论文描述
我们可以理解为dylora是lora的一种新型训练技巧它将训练lora时的dim值由固定变为了动态可调整的参数 那么什么是dim参数在训练lora的时候dim参数是特征的数量也就是输入数据的维度。 二、整理模型
1.LoHa-v1.0-pynoise
基础模型SD1.5 触发器Ambilight 采样器Euler a 步数30 CFG:7 seed:1841641950
正向提示词
Ambilight, masterpiece, ultra-high quality,( ultra detailed original illustration),
( 1girl, upper body),(( harajuku fashion)),(( flowers with human eyes, flower eyes)),
double exposure, fussion of fluid abstract art, glitch,( 2d),( original illustration composition),
( fusion of limited color, maximalism artstyle, geometric artstyle, butterflies, junk art) lora:Ambilight-pynoiseloha-000003:0.6反向提示词
easyNegative,(realistic),(3d face),(worst quality:1.2), (low quality:1.2), (lowres:1.1),
(monochrome:1.1), (greyscale),(multiple legs:1.5),(extra legs:1.5),(wrong legs),
(multiple hands),(missing limb),(multiple girls:1.5),garter straps,
multiple heels,legwear,thghhighs,stockings,golden shoes,railing,glass作者介绍 his is a LoHa model that trained by 40 img ,and it’s the multires noise version.
I use multires noise to generate a powerful painting stroke. The scenery appear very colorful brush,and that’s where the name ambilight comes from.
You can use the LoHa to design scenes in portrait.
Trigger is ambilight,and weight 0.5-0.6 will perform better on figures, higher weight will more realistic 照片对比背景不一样其余差距还是蛮大。 图1 官方 图2 个人
感觉应该是权重的问题重新调整 后续慢慢追加 总结
提示这里对文章进行总结
例如以上就是今天要讲的内容。
