Better Picture, More Details LoRA - 5.6
Palabras Clave y Etiquetas Relacionadas
Prompts Recomendados
skin, 8k, highly detailed, nikon, dslr, hdr, 100-400mm lens, composition, best composition, classic, (blurry:1.2)
Prompts Negativos Recomendados
watermark, (bad, ugly, amateur, sloppy, bad hands, mediocre:1.1), unorganized, simple, trivial, fingernail, crappy, grainy, grotesque, hobbyist, boring, childish, imbalance, disproportional, crossed, mutated, discord, unevenness, unnatural, haphazard, chaotic, art, digital art, oil painting, comicbook style, fantasy art, watercolour, pencil, Kamala Harris
Parámetros Recomendados
samplers
steps
cfg
Consejos
Usa imágenes con alto nivel de detalle y enfoque para un mejor rendimiento del LoRA.
La composición de la imagen puede mejorar recortando para eliminar objetos adicionales.
Genera descripciones de imágenes usando los modelos BLIP y WD14 y combínalas para mejorar la calidad de los datos de entrenamiento.
Usa KohyaSS GUI para entrenar modelos LoRA de manera efectiva incluso en hardware moderado como la RTX 3060.
Prueba los modelos LoRA usando ComfyUI para validar los resultados antes del despliegue.
Aspectos Destacados de la Versión
Esta es la versión Oversharp del LoRA. Podría estar un poco exagerada, así que úsala con precaución. Sin embargo, el realismo y el enfoque en las imágenes generadas es sobresaliente.
¡Haz una mejor imagen!
Este LoRA mejorará tu imagen de las siguientes maneras:
Más detalles. Notarás que los ojos, la piel y el cabello tienen más detalles.
Enfoque. La imagen tendrá una sensación más nítida y definida.
¡Mejor composición! Este LoRA fue entrenado con fotografías profesionales, que fueron recortadas para mejorar la composición. Esto ayuda a mejorar la composición.
Este LoRA fue entrenado de la siguiente manera:
Las imágenes se descargaron desde el sitio web Pexels. Las imágenes se seleccionaron cuidadosamente para que fueran nítidas y con alto nivel de detalle.
Estas imágenes fueron recortadas para mejorar la composición y eliminar objetos adicionales.
Se procesaron las imágenes. Esto significó enfocar la imagen y mejorar la saturación donde fue necesario.
Las descripciones de las imágenes se generaron usando KohyaSS Gui. Describí las imágenes dos veces, una usando el modelo BLIP y otra el modelo WD14. Luego combiné las descripciones con un script en python.
Usé KohyaSS GUI para entrenar el LoRA. Como tengo una RTX 3060, apenas pude entrenar un LoRA siguiendo el excelente tutorial de https://civitai.com/user/SECourses
Probé el LoRA con ComfyUI.
Detalles del Modelo
Discusión
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