SameFace Fix [Flux Lora] - v0.1
精選圖片
提示
用負權重使用此 Lora 以充當負面提示，且無需明確設置負面提示。
此 Lora 通過指定不應出現的元素，多樣化女性外觀，而非添加特徵。
與此 Lora 一起應用高 Guidance 可維持圖像品質，同時避免典型相同面孔。
此 Lora 屬高度實驗性，歡迎反饋以改進品質並探索新變體。
版本亮點
第一次版本！
重要：此 Lora 應以 負 權重使用。
另：此模型專注於多樣化女性的外觀。我計劃稍後開發男性專用模型（尤其是有鬍鬚的男性）。
還有有趣的一點是：此 Lora 僅 4MB 大小（限制在兩個高階級區塊內）。
什麼是“Sameface”？
這是生成式 AI 的常見問題，模型生成外觀相同的人。與 SD1.5/SDXL 不同，這並非僅因多樣數據集匯聚成如“女人”這樣的單一標記。Flux 中，Dev/Schnell 從專業版蒸餾而來，導致多樣性喪失。
為何使用負權重？
Lora 是在 Flux 生成的最通用女性照片中訓練的。
若對此 Lora 使用負權重，它將充當一種負面提示，但又不需要明確的負面提示！
透過這巧妙技巧，Lora 基本上告訴 Flux 生成除典型 Flux 面孔外的任何東西。結果就是我們每次都能得到美麗且獨特的面孔！
為什麼選擇 Lora 而非像降低 Guidance 等技巧？
用戶希望在保持高提示符合度與圖像品質下獲得多樣化面孔，因此在潛空間層次的干預是最佳方案。
它與其他角色 Lora 有何不同？
其他 Lora 會引入自己的“samefaces”，此 Lora 則僅告訴 Flux 生成時不該包含什麼，而非須新增什麼。因此此 Lora 是在多樣化人們的外觀，而非進一步收窄。
這個 Lora 是怎麼製作的？
一開始很失望，幾乎要放棄，但嘗試用僅兩層來訓練 Lora，測試時竟見到美麗的面孔且與 Flux 有顯著差異的真實感外觀。
下一步是什麼？
我有很多實驗計劃。不同的學習率、層數及級別都需測試以提升品質。合併不同 Lora 變種可能修正高值時的瑕疵問題。若此 Lora 有足夠關注度，我會製作更佳版本。
我非常期待您的反饋，因為此模型正處於高度實驗階段。任何反饋都備受感激，並有助於我改進模型。
特別感謝 Ostris 提供的 AI-Toolkit
