Amateurfotografie [Flux Dev] - v5-beta
Verwandte Schlüsselwörter & Tags
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
Du musst das Lora-Gewicht basierend auf deinen Prompts ausprobieren; empfohlene Gewichte variieren je nach Version zwischen 0,3-0,5 und 0,6-1.
Detaillierte, fotografisch bezogene Prompts lenken das Modell besser; verwende Begriffe wie Foto, Photograph oder nenne Kameratypen oder Daten.
Wenn Probleme mit Händen, Text, Personen im Hintergrund oder Hautstruktur auftreten, versuche das Lora-Gewicht zu reduzieren.
Du kannst auch direkt bei höheren Auflösungen wie 1344x1728 generieren, wenn dein Setup das erlaubt.
Die Dataset-Beschriftungen wurden mit GPT4o erstellt; detaillierte Beschriftungen liefern die besten Ergebnisse.
Versions-Highlights
Kleine Verbesserungen gegenüber v4
Hallo zusammen, bitte lest dies, bevor ihr die Lora benutzt
Empfohlene Einstellungen (v6):
Distilled CFG Scale: 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
Rauschreduzierung: 0,3
Hochskalierung um: 1,5
Lora-Gewicht: 0,8. Du musst basierend auf deinen Prompts experimentieren
Empfohlene Einstellungen (v5-final):
Distilled CFG Scale: 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, 30, 35 oder 40 - Du solltest prüfen, bei wie vielen Schritten das Bild konvergiert - also bitte selbst experimentieren)
Auflösung: 896x1152 (Ich habe sichergestellt, dass es bei dieser Auflösung funktioniert, da es einigen von euch nicht gefiel, wenn ich sagte, bei hohen Auflösungen zu generieren) - Aber du musst hiresfix verwenden. Unten sind die Einstellungen, die ich in meinen Beispielbildern verwendet habe
Hires-Fix: 4x Ultrasharp, 0,4 Rauschreduzierung, 10 Schritte (Ich bin nicht der beste für Upscaling. Wenn du andere Upscaling-Methoden hast, kannst du diese verwenden)
Du kannst auch direkt bei 1344x1728 generieren, falls möglich
Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (Ich verwende die Q8-Version. Ich teste diese Lora nicht mit FP8, Q4 oder anderen Quantisierungen)
Lora-Gewicht: 0,3-0,5. Du musst basierend auf deinen Prompts experimentieren
Positiver Prompt: Kein Trigger-Wort nötig. Aber du solltest einige Fotografie-Begriffe verwenden, um Flux zu steuern (wie Foto, Photograph etc.). Du kannst mit folgendem beginnen. So habe ich das Trainings-Datenset getaggt
Ganzkörperfoto von
Mittleres Foto von
Selfie-Foto von
Nahaufnahmefoto von
Oder was auch immer du möchtest (Passe die Schritte und das Gewicht basierend auf deinem Prompt an). Detaillierte Prompts funktionieren immer noch am besten
Probleme: Falls solche auftreten, verringere das Gewicht
Hände
Text
Menschen im Hintergrund
Hautstruktur – ist nicht perfekt. Ich mag das auch nicht. Ich versuche Verbesserungen zu finden
Ich möchte allen danken, die Buzz unterstützt und diese Version ermöglicht haben. Ehrenvolle Erwähnungen:
plectrudecatastrophe
Paper_Cranes
congo2008
Empfohlene Einstellungen (v4-soap-testing und v5-beta):
Distilled CFG Scale: 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, 30, 35 oder 40 - Du solltest prüfen, bei wie vielen Schritten das Bild konvergiert - also bitte selbst experimentieren)
Auflösung: 1344x1728 oder 1248x1824 oder 1440x1800. 896x1152 funktioniert auch, aber du musst hires fix verwenden
Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (Ich verwende die Q8-Version. Ich teste diese Lora nicht mit FP8, Q4 oder anderen Quantisierungen)
Lora-Gewicht: 0,3-0,5 ist der Sweetspot
Positiver Prompt: Diese 2 Versionen benötigen kein Trigger-Wort. Du kannst "photo of", "photograph of", "Shot on iPhone photo of", "This Image features" oder was auch immer du möchtest verwenden (siehe Beispiele von anderen - einige nutzen andere Arten von Prompts und erzielen dennoch gute Ergebnisse). Nach vielen Tests hatte ich sehr gute Resultate mit dem Trigger-Wort, das ich rechts auf dieser Seite hinzugefügt habe. Wenn du es nutzen möchtest, kannst du das tun, ansonsten kannst du alles verwenden, was du möchtest. Denk daran, das Dataset ist weiterhin mit GPT4O betitelt, detaillierte Eingaben geben immer die besten Ergebnisse
Ich möchte allen danken, die Buzz eingeworfen haben und diese Version möglich gemacht haben. Ehrenvolle Erwähnung:
kudzueye
Empfohlene Einstellungen (v3 und v2):
Distilled CFG Scale: 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, 30, 35 oder 40 - Du solltest prüfen, bei wie vielen Schritten das Bild konvergiert - also bitte selbst experimentieren)
Auflösung: 896x1152 oder 1152x896 oder 1024x1024 (Du kannst auch in höheren Auflösungen generieren. Flux und diese Lora können das handhaben)
Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (Ich verwende die Q8-Version. Ich teste diese Lora nicht mit FP8, Q4 oder anderen Quantisierungen)
Lora-Gewicht: 0,6-1
Positiver Prompt: Wenn andere Prompts für dich mit dieser Lora funktionieren, benutze diese einfach. Ich beschreibe nur, wie ich die Lora teste. Ich habe mehrere Bilder hier und bei Reddit gesehen, wo Leute unterschiedliche Prompts nutzen
Beginne immer mit "Amateurfotografie von" und beende mit "auf flickr im Jahr 2007, 2005 Blog, 2007 Blog"
Der Prompt sollte in diesem Format sein, um die besten Ergebnisse zu erzielen: Amateurfotografie von <Subjektbeschreibung>, <Szenenbeschreibung>, <Bildqualitäts-Tags>, auf flickr im Jahr 2007, 2005 Blog, 2007 Blog
Wie wurde das Dataset betitelt?:
Ich habe das Trainings-Dataset mit GPT4o betitelt. Detaillierte Beschriftungen funktionieren am besten mit dieser Lora
Wenn dir diese Lora gefällt und du Buzz spenden kannst, wird das sehr geschätzt
Wenn sie dir nicht gefällt und du konstruktives Feedback hast, hinterlasse bitte einen Kommentar, der erklärt, wo es Probleme gibt, und ich werde versuchen, diese in der nächsten Version zu beheben
Wenn du kein konstruktives Feedback hast und nur jammern willst, dann verschone uns bitte mit deinen Kommentaren
Modell-Details
Modelltyp
Basismodell
Modellversion
Modell-Hash
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