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我不會說英語，但我非常仔細地寫了說明，閱讀不會超過兩分鐘。以下翻譯來自 ChatGPT。

《fake documentary》

一開始，我只是想創造一款能生成舊照片的 LoRA，逐漸發現舊照片帶有獨特的真實感與歷史感，因此我嘗試加入一些有趣元素。這也是我訓練數十個版本直到此版本誕生的原因，正如你現在所見，它能生成一些現實中不存在但看起來真實的龐大內容！當然，它也能創作許多有趣內容，全憑你的想像。現在我迫不及待想看到你們的作品！

如果你覺得生成的圖像不像舊照片，別擔心，只要放大一次即可。這裡我也準備了一個小教學。

一開始我只是想創造一個能生成舊照片的 lora，漸漸地，我發現舊照片具有一種獨特的真實感和歷史感，所以我嘗試為它增添一些有趣的元素，這也是為什麼我訓練了數十個版本直到此版本的出現，如你所見，它能創造一些現實中不存在的龐大內容，但仍然看起來真實！當然，它也能創作許多有趣內容，全憑你的想像。現在我等不及要看到你們的作品啦！如果你覺得舊照片效果不及預期，這裡我還準備了小教學。

模型展示圖使用了另一個 lora：「foggy」，點擊前往

本模型展示圖使用另一個 lora：foggy，點擊前往

怎麼用？

首先，在蒐集素材時，我發現舊照片的色彩可分為幾種類型：棕褐色舊照片、泛黃舊照片、灰階舊照片及一般舊照片。只要選擇其中一種作為觸發詞，即可呈現不同色調（注意，不可混用）。

首先，於收集資料時，我發現舊照片色彩可分幾種，分別為 sepia 舊照片 / 泛黃舊照片 / 灰階舊照片 / 舊照片，只要選擇任一作為觸發詞，畫面即會呈現不同色調（注意，不可混用）。

其次，隨著時間流逝，舊照片會遭受不同程度的損壞，我分類為：破損、漏光、刮痕、灰塵。這些皆可作為觸發詞，當然你也可以全部放入提示詞中，但坦白說，我並未如此訓練，因此最終效果可能和你想像有所不同。

其次，隨著時間流逝，舊照片會遭受不同程度的損壞，我將其分類為：破損 / 漏光 / 刮痕 / 灰塵。作為觸發詞，你當然可以將它們全部加至提示詞中，但坦白說，我並未如此訓練，因此最終呈現效果可能與想像有所差異。

最後，作為舊照片模擬，年代分類似乎也很重要（但非必須）。攝影術由法國於 1839 年發明，從此為起點，我設置多個時間點作為第三類觸發詞，分別為：19 世紀初、19 世紀中、20 世紀初、1960 年代、1970 年代、1980 年代、1990 年代。

從以上示例可以看出，隨著年代愈接近當代，圖像色彩愈鮮明，這正是我想要的效果。

最後，作為模擬舊照片，年代劃分似乎很重要（非必須）。攝影術由法國於 1839 年發明，從此為起點，我設定數個時間點作第三類觸發詞，分別為：19 世紀初 / 19 世紀 / 20 世紀初 / 1960s / 1970s / 1980s / 1990s。

從上方範例可以看出，隨著年代漸近，圖像色彩亦日益鮮活，這正是我追求的效果。

好了！我們現在有三組觸發詞，你可以任意組合，測試想達成的效果。例如：「sepia old photo」、「damaged」、「early 19th century」是一組不錯的組合。

好啦！現在有三組觸發詞，你可自由組合測試所想效果，如：sepia old photo，damaged，early 19th century，就是不錯組合。

使用方法

取樣器：DPM++ 2M Karras

步驟：39

CFG 比例：6

lora 權重：0.3~0.9

這裡有使用放大的教學

高畫質修正：4x_NMKD-Siax_200k

步驟：9

去噪強度：0.39

補充說明

除了以上強大功能外，你還會發現即使不使用提示詞，模型仍能運作良好，只是效果略有不同，準確說是增強圖像的膠片質感，無需擔心曝光過度或過暗。

除了這些神奇功能，你還會發現即使不使用提示詞，它仍能良好運作，只是效果稍有不同，準確說是為畫面增強膠片質感，無須擔心曝光過度或黑成一團。

祝你玩得開心！平安！

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