All-textures

我自行训练的LORA大模型All-textures现已开源在魔搭平台下https://modelscope.cn/models/parnna/All-textures
https://d1.aag.moe/public/2024/10/12/faff60b1acf419bea12cbce4b23da02b.jpg

使用方法

All-textures的使用方法是搭配SDXL1.0大模型使用,以WebUI为例:
我们使用魔搭平台提供的WebUI
选择ckpt-40模型后点击一键生成:
https://d1.aag.moe/public/2024/10/12/1538b76cf8fa67e73ca07809d216da2e.jpg
PS:ckpt-40是指训练第40轮的模型——训练轮数越多,模型的”成熟度”越高,这本质上是模型训练过程中的学习率不同,在此不作赘述,至于效果,请看下图:
https://d1.aag.moe/public/2024/10/12/4c26776a517872e05ae0dab22b242102.jpg
一目了然.

具体设置

模型选择

checkpoint:sd_xl_base_1.0
LORA:All-textures ckpt-40

正向提示词

Prompt: ((Quartet continuous)),Flowers,patterns,vector illustration,random flowers in various colors,
PS:SDXL模型本质上是不理解“四方连续”的含义的,仅仅是在模型训练中判断有“四方连续”的标签的图“大致是什么样子”,随后生成近似的图,因此((Quartet continuous))使用了双括号加强,以确保在模型生图过程中,四方连续的条件最优先,尽管如此,每一张生成的图也无法做到像素级的无限连续,因此WebUI生图后需要不断手动修正。
其余提示词可以随意变化

反向提示词

Negative Prompt: watermark, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, username, blurry
PS:watermark优先,这是因为我训练过程中大量有小红书水印的公共图片,这导致模型中水印出现概率极高,这是因为经费极低导致的训练集质量较低……所以求捐赠ԅ(¯﹃¯ԅ)
PSPSPS:从写博客就上了捐赠按钮到现在没收到过一滴咖啡钱……我写的博文质量就这么低吗……(/▽\)

LORA权重设置

建议为1.0或1.3或1.5再高就不建议了。

基本参数

采样步数 Sampling Steps: 30
采样方法 Sampler Method: DPM++ 2M Karras
提示词引导系数 CFG Scale: 7
随机种子 Random Seed: -1

Size

768x1024或1024x1024

高清修复

建议启用,使用R-ESRGAN 4X+
重绘幅度 Denoising Strength 0.2
放大倍数 Scale 1.2
https://d1.aag.moe/public/2024/10/12/49fd6717a7121fbb0b03639c52e363c9.jpg

效果展示

https://d1.aag.moe/public/2024/10/12/540f3a5fa4460439be1e49901a794ca4.jpg
https://d1.aag.moe/public/2024/10/12/c92229dc7a3857b83c8d60dc58a1f77b.jpg
https://d1.aag.moe/public/2024/10/12/a009a5f130f62090b171a6ca3782c94c.jpg