Amateurfotografie [Flux Dev] - v6

Hallo zusammen, bitte lest dies bevor ihr das Lora verwendet

Empfohlene Einstellungen (v6):

• Distilled CFG Scale: 3,5

• Sampling-Methode und Zeitplantyp: DEIS mit DDIM

• Schritte: 20

• Auflösung: 896x1152

  • Hires fix Modell: 4x_NMKD-Superscale-SP_178000_G

  • Schritte: 10

  • Rauschunterdrückung: 0,3

  • Skalierung 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 Zeitplantyp: Heun mit BETA oder DEIS mit DDIM oder [Forge] Flux Realistic (Langsam) mit Beta / DDIM

• Schritte: >=20 (Manchmal nutze ich 20, 30, 35 oder 40 – du solltest prüfen, bei wie vielen Schritten das Bild konvergiert – also experimentiere bitte selbst)

• Auflösung: 896x1152 (Ich habe sichergestellt, dass es bei dieser Auflösung funktioniert, da es einigen von euch nicht gefiel, als ich vorschlug, bei hohen Auflösungen zu generieren) – aber du musst hiresfix verwenden. Unten sind die Einstellungen, die ich an meinen Beispielbildern verwendet habe

  • Hires Fix: 4x ultrascharf, 0,4 Rauschunterdrückung, 10 Schritte (ich bin kein Experte fürs hochskalieren. Falls du andere Upscale-Methoden hast, kannst du sie verwenden)

  • Du kannst auch direkt bei 1344x1728 generieren, falls möglich

• Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (ich nutze die Q8-Version. Ich teste dieses 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 fotografische Begriffe verwenden, um Flux zu steuern (z.B. Foto, Fotografie usw.). Du kannst mit folgendem starten. So habe ich das Trainingsdatenset getaggt

  • Foto in Ganzkörperaufnahme von

  • Foto in mittlerer Aufnahme von

  • Selfie-Foto von

  • Foto in Nahaufnahme von

  • Oder was auch immer du möchtest (passe die Schritte und das Gewicht entsprechend deinem Prompt an). Detaillierte Prompts funktionieren trotzdem am besten

• Probleme: Falls sie auftreten, bitte Gewicht reduzieren

  • Hände

  • Text

  • Personen im Hintergrund

  • Hautstruktur – ist nicht perfekt. Ich mag das auch nicht. Ich versuche, Wege zur Verbesserung zu finden

Ich möchte allen danken, die Buzz mit Tipps unterstützt und diese Version möglich gemacht haben. Ehrenvolle Erwähnungen:

• plectrudecatastrophe

• Paper_Cranes

• congo2008

Empfohlene Einstellungen (v4-seifen-Test und v5-beta):

• Distilled CFG Scale: 2,5 bis 4

• Sampling-Methode und Zeitplantyp: Heun mit BETA oder DEIS mit DDIM oder [Forge] Flux Realistic (Langsam) mit Beta / DDIM

• Schritte: >=20 (Manchmal nutze ich 20, 30, 35 oder 40 – du solltest prüfen, bei wie vielen Schritten das Bild konvergiert – also experimentiere bitte selbst)

• Auflösung: 1344x1728 oder 1248x1824 oder 1440x1800. 896x1152 funktioniert auch, aber du musst hires fix verwenden

• Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (ich nutze die Q8-Version. Ich teste dieses Lora nicht mit FP8, Q4 oder anderen Quantisierungen)

• Lora-Gewicht: 0,3-0,5 ist der optimale Bereich

• Positiver Prompt: Diese zwei Versionen brauchen kein Trigger-Wort. Du kannst ‚Foto von‘, ‚Fotografie von‘, ‚Shot on iPhone Foto von‘, ‚Dieses Bild zeigt‘ oder was immer du möchtest verwenden (siehe Beispiele von anderen – manche benutzen andere Arten von Prompts und erhalten trotzdem gute Ergebnisse) – aber 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, ansonsten kannst du alles verwenden, was du willst. Beachte, dass das Dataset weiterhin mit GPT4O beschriftet ist, daher liefern detaillierte Prompts immer die besten Ergebnisse

Ich möchte allen danken, die Buzz mit Tipps unterstützt und diese Version möglich gemacht haben. Ehrenvolle Erwähnung:

• kudzueye

Empfohlene Einstellungen (v3 und v2):

• Distilled CFG Scale: 2,5 bis 4

• Sampling-Methode und Zeitplantyp: Heun mit BETA oder DEIS mit DDIM oder [Forge] Flux Realistic (Langsam) mit Beta / DDIM

• Schritte: >=20 (Manchmal nutze ich 20, 30, 35 oder 40 – du solltest prüfen, bei wie vielen Schritten das Bild konvergiert – also experimentiere bitte selbst)

• Auflösung: 896x1152 oder 1152x896 oder 1024x1024 (Du kannst auch in höheren Auflösungen generieren. Flux und dieses Lora können das handhaben)

• Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (ich nutze die Q8-Version. Ich teste dieses Lora nicht mit FP8, Q4 oder anderen Quantisierungen)

• Lora-Gewicht: 0,6-1

• Positiver Prompt: Wenn andere Prompts für dich mit diesem Lora funktionieren, benutze sie einfach. Ich zeige nur, wie ich das Lora teste. Ich habe hier und auf Reddit mehrere Bilder gesehen, bei denen Leute unterschiedliche Arten von Prompts verwenden

  • Immer mit „Amateurfotografie von“ beginnen und mit „auf flickr im Jahr 2007, 2005 Blog, 2007 Blog“ enden

    • 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 Datenset beschriftet?:

• Ich habe das Trainingsdatenset mit GPT4o beschriftet. Detaillierte Beschriftungen funktionieren am besten mit diesem Lora

Wenn dir dieses Lora gefällt und du Buzz unterstützen kannst, wird das sehr geschätzt

Falls nicht und du konstruktives Feedback hast, hinterlasse bitte einen Kommentar, der erklärt, wo es Probleme gibt, und ich werde versuchen, sie in der nächsten Version zu beheben

Wenn du kein konstruktives Feedback geben möchtest und dich nur über dieses Lora beschweren willst, sehe deine Kommentare bitte woanders an