AnyLoRA - Checkpoint - bakedVae (blessed) fp16 NÃO PODADO
Prompts Recomendados
1girl, looking at viewer, solo, upper body
Prompts Negativos Recomendados
text, watermark, jpeg artifacts, (worst quality
Parâmetros Recomendados
samplers
steps
cfg
resolution
vae
other models
Parâmetros Recomendados para Alta Resolução
upscaler
upscale
steps
denoising strength
Dicas
Use a versão podada do AnyLoRA para treinamento para reduzir o consumo de VRAM.
Use CLIP skip 2 e tags de estilo booru ao treinar o modelo.
Aplique um bom VAE ou as versões baked VAE durante a geração para evitar imagens desaturadas.
Ajuste o peso ou deslocamento durante a inferência, com peso sugerido de 0,65 deslocado para 1 usando ComfyUI.
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Para LCM leia a descrição da versão.
Disponível nos seguintes sites com aceleração por GPU:
AnyLoRA
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Lembre-se de usar a versão podada durante o treinamento (menos VRAM necessária).
Além disso, este modelo é principalmente para treinamento em anime, desenhos e desenhos animados.
Eu criei este modelo para garantir que meus futuros treinamentos LoRA sejam compatíveis com modelos mais novos, além de obter um modelo com estilo neutro o bastante para conseguir estilos precisos com qualquer LoRA de estilo. O treinamento neste modelo é muito mais eficaz comparado ao NAI, então no final você pode querer ajustar o peso ou deslocamento (suspeito que isso seja porque o NAI está agora muito diluído em modelos mais novos). Normalmente encontro bons resultados com peso 0,65 que depois desloco para 1 (muito fácil de fazer com ComfyUI).
Este é bom para inferência (novamente, especialmente com estilos), mesmo que eu tenha feito principalmente para treinamento. Acabou sendo super bom para gerar imagens e agora é meu modelo preferido para anime. Também consome muito pouca VRAM.
Use as versões podadas para treinamento, pois consomem menos VRAM.
Certifique-se de usar CLIP skip 2 e tags de estilo booru durante o treinamento.
Lembre-se de usar um bom vae ao gerar imagens, ou elas ficarão desaturadas. Ou simplesmente use as versões baked vae.
Detalhes do Modelo
Tipo de modelo
Modelo base
Versão do modelo
Hash do modelo
Criador
Discussão
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