Fotografía Aficionada [Flux Dev] - v1.0
Palabras Clave y Etiquetas Relacionadas
Prompts Recomendados
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
Parámetros Recomendados
samplers
steps
cfg
resolution
other models
Parámetros Recomendados de Alta Resolución
upscaler
upscale
steps
Consejos
Debes experimentar con el peso de Lora según tus indicaciones; los pesos recomendados varían de 0.3-0.5 a 0.6-1 dependiendo de la versión.
Las indicaciones detalladas relacionadas con la fotografía guían mejor el modelo; usa términos como foto, fotografía, o incluye tipos de cámara o fechas.
Si surgen problemas con las manos, texto, personas en el fondo o textura de piel, intenta reducir el peso de Lora.
También puedes generar directamente en resoluciones más altas como 1344x1728 si tu configuración lo permite.
Las etiquetas del conjunto de datos fueron creadas usando GPT4o; las etiquetas detalladas dan mejores resultados.
Hola a todos, por favor lean esto antes de usar el Lora
Configuraciones Recomendadas (v6):
Escala CFG Destilada: 3.5
Método de muestreo y tipo de cronograma: DEIS con DDIM
Pasos: 20
Resolución: 896x1152
Modelo de hires fix: 4x_NMKD-Superscale-SP_178000_G
Pasos: 10
Reducción de ruido: 0.3
Escalado por: 1.5
Peso Lora: 0.8. Debes experimentar según tus indicaciones
Configuraciones Recomendadas (v5-final):
Escala CFG Destilada: 2.5 a 4
Método de muestreo y tipo de cronograma: Heun con BETA o DEIS con DDIM o [Forge] Flux Realistic (Lento) con Beta / DDIM
Pasos: >=20 (A veces uso 20, 30, 35 o 40 - Debes verificar en cuántos pasos la imagen converge - Así que, por favor experimenta tú mismo)
Resolución: 896x1152 (Me aseguré que funcione a esta resolución, ya que a algunos no les gustó cuando dije generar a alta resolución) - Pero tienes que usar hiresfix. A continuación están las configuraciones que usé en mis imágenes de ejemplo
Hires. fix: 4x ultrasharp, 0.4 reducción de ruido, 10 pasos (No soy el mejor en upscaling. Si tienes otros métodos de upscaling, puedes usarlos)
También puedes generar directamente a 1344x1728 si puedes
Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (Uso el Q8. No pruebo esta Lora con FP8, Q4 u otros quants)
Peso Lora: 0.3-0.5. Debes experimentar según tus indicaciones
Indicaciones Positivas: No se necesita palabra disparadora. Pero tienes que usar algunos términos fotográficos para guiar a Flux (como foto, fotografía, etc.). Puedes comenzar con lo siguiente. Así etiqueté el conjunto de entrenamiento
Foto de cuerpo completo de
Foto a medio cuerpo de
Selfie de
Foto de primer plano de
O lo que quieras (ajusta los pasos, el peso según tu indicación). Las indicaciones detalladas funcionan mejor
Problemas: Si ocurren, por favor reduce el peso
Manos
Texto
Personas en el fondo
Textura de piel - no es perfecta. Tampoco me gusta. Estoy intentando encontrar formas de mejorarla
Quiero agradecer a todos los que dieron propina a Buzz y hicieron posible esta versión. Menciones honoríficas:
plectrudecatastrophe
Paper_Cranes
congo2008
Configuraciones Recomendadas (v4-soap-testing y v5-beta):
Escala CFG Destilada: 2.5 a 4
Método de muestreo y tipo de cronograma: Heun con BETA o DEIS con DDIM o [Forge] Flux Realistic (Lento) con Beta / DDIM
Pasos: >=20 (A veces uso 20, 30, 35 o 40 - Debes verificar en cuántos pasos la imagen converge - Así que, por favor experimenta tú mismo)
Resolución: 1344x1728 o 1248x1824 o 1440x1800. 896x1152 también funciona pero tienes que usar hires fix
Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (Uso el Q8. No pruebo esta Lora con FP8, Q4 u otros quants)
Peso Lora: 0.3-0.5 es el punto ideal
Indicaciones Positivas: Estas dos versiones no necesitan palabra disparadora. Puedes usar foto de, puedes usar fotografía de, puedes usar foto tomada con iPhone de, puedes usar Esta imagen presenta o lo que quieras (ve los ejemplos publicados por otros - algunos usan diferentes tipos de prompts y aun así obtienen buenos resultados) pero tras muchas pruebas, tuve muy buenos resultados con la palabra disparadora que añadí en el lado derecho de esta página. Si quieres usarla, puedes; si no, usa lo que desees. Ten en cuenta que el conjunto de datos sigue etiquetado usando GPT4O, por lo que las indicaciones detalladas siempre dan mejores resultados
Quiero agradecer a todos los que dieron propina a Buzz y hicieron posible esta versión. Mención honorífica:
kudzueye
Configuraciones Recomendadas (v3 y v2):
Escala CFG Destilada: 2.5 a 4
Método de muestreo y tipo de cronograma: Heun con BETA o DEIS con DDIM o [Forge] Flux Realistic (Lento) con Beta / DDIM
Pasos: >=20 (A veces uso 20, 30, 35 o 40 - Debes verificar en cuántos pasos la imagen converge - Así que, por favor experimenta tú mismo)
Resolución: 896x1152 o 1152x896 o 1024x1024 (También puedes generar a resoluciones más altas. Flux y este lora pueden manejarlo)
Checkpoint: flux1-dev-Q8_0.gguf (Uso el Q8. No pruebo esta Lora con FP8, Q4 u otros quants)
Peso Lora: 0.6-1
Indicaciones Positivas: Si otros prompts te funcionan con esta Lora, solo úsalos. Solo estoy destacando cómo pruebo la Lora. He visto varias imágenes aquí y en Reddit donde la gente usa diferentes tipos de indicaciones
Siempre empieza con "Fotografía aficionada de" y termina con "en flickr en 2007, blog 2005, blog 2007"
El prompt debe estar en este formato para obtener mejores resultados: Fotografía aficionada de <Descripción del sujeto>, <Descripción de la escena>, <Etiquetas de calidad de imagen>, en flickr en 2007, blog 2005, blog 2007
¿Cómo se etiquetó el conjunto de datos?:
Etiqueté el conjunto de datos de entrenamiento usando GPT4o. Las etiquetas detalladas funcionan mejor con esta Lora
Si te gusta esta lora y puedes donar a Buzz, se agradecerá mucho
Si no te gusta y tienes comentarios constructivos, por favor deja un comentario explicando en qué tiene problemas y trataré de solucionarlo en la próxima versión
Si no tienes comentarios constructivos y solo quieres quejarte de esta Lora, lleva tus comentarios a otro lado
Detalles del Modelo
Tipo de modelo
Modelo base
Versión del modelo
Hash del modelo
Palabras entrenadas
Creador
Discusión
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