Amateurfotografie [Flux Dev] - v1.0
Empfohlene Prompts
Full body shot photo of,Medium shot photo of,Selfie photo of,Close-up photo of,photo,photograph,Amateur photography of <Subject Description>, <Scene Description>, <Image Quality Tags>, on flickr in 2007, 2005 blog, 2007 blog,Shot on iPhone photo of,This Image features
Empfohlene Parameter
samplers
steps
cfg
resolution
other models
Empfohlene Hires (Hochauflösungs-) Parameter
upscaler
upscale
steps
Tipps
Sie müssen das Lora-Gewicht je nach Ihren Prompts ausprobieren; empfohlene Gewichte variieren von 0,3-0,5 bis 0,6-1 je nach Version.
Detaillierte, fotografiebezogene Prompts steuern das Modell besser; verwenden Sie Begriffe wie Foto, Photograph oder fügen Sie Kameratypen oder Daten hinzu.
Wenn Probleme mit Händen, Text, Personen im Hintergrund oder Hautstruktur auftreten, versuchen Sie, das Lora-Gewicht zu reduzieren.
Sie können auch direkt bei höheren Auflösungen wie 1344x1728 generieren, wenn Ihre Einrichtung das unterstützt.
Die Datensatzbeschreibungen wurden mit GPT4o erstellt; detaillierte Beschriftungen liefern die besten Ergebnisse.
Hallo zusammen, bitte lesen Sie das, bevor Sie die Lora verwenden
Empfohlene Einstellungen (v6):
Destillierte CFG-Skala: 3,5
Sampling-Methode und Zeitplan-Typ: DEIS mit DDIM
Schritte: 20
Auflösung: 896x1152
Hires-Fix-Modell: 4x_NMKD-Superscale-SP_178000_G
Schritte: 10
Rauschunterdrückung: 0,3
Upscale um: 1,5
Lora-Gewicht: 0,8. Sie müssen basierend auf Ihren Vorgaben experimentieren
Empfohlene Einstellungen (v5-final):
Destillierte CFG-Skala: 2,5 bis 4
Sampling-Methode und Zeitplan-Typ: Heun mit BETA oder DEIS mit DDIM oder [Forge] Flux Realistic (Langsam) mit Beta / DDIM
Schritte: >=20 (Manchmal verwende ich 20 oder 30 oder 35 oder 40 – Sie sollten prüfen, wie viele Schritte benötigt werden, bis das Bild konvergiert – also bitte selbst experimentieren)
Auflösung: 896x1152 (Ich habe sichergestellt, dass es bei dieser Auflösung funktioniert, da einige von euch es nicht mochten, als ich sagte, bei hohen Auflösungen zu generieren) – Aber Sie müssen hiresfix verwenden. Nachfolgend die Einstellungen, die ich in meinen Beispielbildern verwendet habe
Hires-Fix: 4x Ultrasharp, 0,4 Rauschunterdrückung, 10 Schritte (Ich bin nicht der beste für Upscale. Wenn Sie andere Upscale-Methoden haben, können Sie diese verwenden)
Sie können auch direkt bei 1344x1728 generieren, wenn Sie können
Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (Ich verwende die Q8-Version. Ich habe diese Lora nicht mit FP8, Q4 oder anderen Quantisierungen getestet)
Lora-Gewicht: 0,3-0,5. Sie müssen basierend auf Ihren Vorgaben experimentieren
Positiver Prompt: Kein Triggerwort notwendig. Aber Sie müssen einige fotografische Begriffe verwenden, um Flux zu steuern (wie Foto, Photograph usw.). Sie können mit dem Folgenden beginnen. So habe ich den Trainingsdatensatz getaggt
Ganzkörperfoto von
Halbnahes Foto von
Selfie von
Nahaufnahme von
Oder was auch immer Sie möchten (passen Sie Schritte, Gewicht je nach Ihrem Prompt an). Detaillierte Prompts funktionieren immer noch am besten
Probleme: Wenn sie auftreten, bitte Gewicht verringern
Hände
Text
Personen im Hintergrund
Hautstruktur – ist nicht perfekt. Mir gefällt das auch nicht. Ich versuche Wege zu finden, es zu verbessern
Ich möchte mich bei allen bedanken, die Buzz ein Trinkgeld gegeben und diese Version ermöglicht haben. Ehrenvolle Erwähnungen:
plectrudecatastrophe
Paper_Cranes
congo2008
Empfohlene Einstellungen (v4-soap-testing und v5-beta):
Destillierte CFG-Skala: 2,5 bis 4
Sampling-Methode und Zeitplan-Typ: Heun mit BETA oder DEIS mit DDIM oder [Forge] Flux Realistic (Langsam) mit Beta / DDIM
Schritte: >=20 (Manchmal verwende ich 20 oder 30 oder 35 oder 40 – Sie sollten prüfen, wie viele Schritte benötigt werden, bis das Bild konvergiert – also bitte selbst experimentieren)
Auflösung: 1344x1728 oder 1248x1824 oder 1440x1800. 896x1152 funktioniert auch, aber Sie müssen hires fix verwenden
Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (Ich verwende die Q8-Version. Ich habe diese Lora nicht mit FP8, Q4 oder anderen Quantisierungen getestet)
Lora-Gewicht: 0,3-0,5 ist der Sweet Spot
Positiver Prompt: Diese zwei Versionen benötigen kein Triggerwort. Sie können "Foto von", "Photograph von", "Aufgenommen mit iPhone Foto von", "Dieses Bild zeigt" oder alles verwenden, was Sie möchten (siehe die von anderen geposteten Beispiele – manche verwenden unterschiedliche Arten von Prompts und erzielen trotzdem gute Ergebnisse), aber nach vielen Tests hatte ich sehr gute Ergebnisse mit dem Triggerwort, das ich auf der rechten Seite dieser Seite hinzugefügt habe. Wenn Sie es verwenden möchten, können Sie das tun, ansonsten können Sie alles benutzen, was Sie möchten. Bitte beachten Sie, dass der Datensatz immer noch mit GPT4O betitelt wurde, daher geben detaillierte Prompts immer die besten Ergebnisse
Ich möchte mich bei allen bedanken, die Buzz ein Trinkgeld gegeben und diese Version ermöglicht haben. Ehrenvolle Erwähnung:
kudzueye
Empfohlene Einstellungen (v3 und v2):
Destillierte CFG-Skala: 2,5 bis 4
Sampling-Methode und Zeitplan-Typ: Heun mit BETA oder DEIS mit DDIM oder [Forge] Flux Realistic (Langsam) mit Beta / DDIM
Schritte: >=20 (Manchmal verwende ich 20 oder 30 oder 35 oder 40 – Sie sollten prüfen, wie viele Schritte benötigt werden, bis das Bild konvergiert – also bitte selbst experimentieren)
Auflösung: 896x1152 oder 1152x896 oder 1024x1024 (Sie können auch bei höheren Auflösungen generieren. Flux und diese Lora können das verarbeiten)
Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (Ich verwende die Q8-Version. Ich habe diese Lora nicht mit FP8, Q4 oder anderen Quantisierungen getestet)
Lora-Gewicht: 0,6-1
Positiver Prompt: Wenn andere Prompts für Sie mit dieser Lora funktionieren, benutzen Sie diese einfach. Ich hebe nur hervor, wie ich die Lora teste. Ich habe hier und auf Reddit mehrere Bilder gesehen, bei denen Leute unterschiedliche Arten von Prompts verwenden
Beginnen Sie immer mit "Amateurfotografie von" und enden mit "auf flickr in 2007, 2005 Blog, 2007 Blog"
Der Prompt sollte in folgendem Format sein, um die besten Ergebnisse zu erzielen: Amateurfotografie von <Objektbeschreibung>, <Szenenbeschreibung>, <Bildqualitäts-Tags>, auf flickr in 2007, 2005 Blog, 2007 Blog
Wie wurde der Datensatz betitelt?:
Ich habe den Trainingsdatensatz mit GPT4o betitelt. Detaillierte Beschriftungen funktionieren am besten mit dieser Lora
Wenn Ihnen diese Lora gefällt und Sie Buzz spenden können, wird das sehr geschätzt
Wenn sie Ihnen nicht gefällt und Sie konstruktives Feedback haben, hinterlassen Sie bitte einen Kommentar, in dem erklärt wird, wo Probleme auftreten. Ich werde versuchen, diese in der nächsten Version zu beheben
Wenn Sie kein konstruktives Feedback haben und nur über diese Lora meckern möchten, dann nehmen Sie Ihre Kommentare bitte woanders hin
Modell-Details
Modelltyp
Basismodell
Modellversion
Modell-Hash
Trainierte Wörter
Ersteller
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