รายละเอียด
แนะนำ
NAIXL-E1-vpred06-dim32
PonyXL-D1-AdamW8bit-e32
LyCORIS-GEM

LyCORIS-GEM

1
0
94
#Style
#Illustrious

An experimental LoCon trained on outputs from my MIX-GEM-T2_2 model (and a few other MIX-GEM outputs to make up the gap). I spent a lot of time finetuning that model to my ideal aesthetic and I'd rather try to retrieve the style directly from the model than try to remix on a new SDXL base from scratch. Outputs are not very clean and this LoCon has a lot of issues. I will likely have to regenerate the dataset a couple of times with cleaner outputs. Likely there will be a lot of versions of hits LoCon, this will be an iterative process with a lot of rebakes.

Insights gleaned from prototyping:

  • Prodigy is worse than AdamW8bit at training style LoCons on PonyXL, even at a higher learning rate it retains a lot less than AdamW8bit. But it also destroys the base model's posing a lot faster, whereas the prodigy tends to keep a lot better with the original posing.

  • LoCons are better at training for styles than LoRAs.

  • Style retention comes hand in hand with magnifying small mistakes. This isn't a huge issue with ordinary style training, but is extremely problematic when training on SD1.5 outputs because of the way that unnecessary noise gets diffused into random elements which don't really makes aesthetic sense. Case has to be put into selecting only clean outputs.

Things to try in the future:

  • White background regularization images

  • Hiding hands as much as possible

  • Using copyright characters as part of the dataset

After testing, for some reason this LoCon works poorly on autismMixSDXL which washes out a lot of the details, but works extremely well on 4th tail.

ดูการแปล

การให้คะแนนและความคิดเห็น

5.0 /5
0 คะแนน

ยังไม่ได้รับคะแนนหรือความคิดเห็นเพียงพอ

no-data
ยังไม่มีข้อมูล
avatar
Jemnite
458
8.1K
สนทนากับโมเดล
ประกาศ
2024-02-21
เผยแพร่โมเดล
2025-01-11
อัปเดตข้อมูลโมเดล
รายละเอียดโมเดล
ประเภท
LoCon
เวลาโพสต์
2025-01-11
โมเดลพื้นฐาน
Illustrious
การแนะนำเวอร์ชัน

Quick and dirty attention layer extract from MIX-GEM-XL checkpoint. conv dim 32, network dim 16, baseline checkpoint is NAIXL vpred06.

ขอบเขตการอนุญาต
แหล่งที่มา: civitai

1. สิทธิ์ของโมเดลที่โพสต์ซ้ำเป็นของผู้สร้างต้นฉบับ

2. ผู้สร้างต้นฉบับที่ต้องการรับรองโมเดล โปรดติดต่อเจ้าหน้าที่ SeaArt AI ผ่านช่องทางทางการ คลิกเพื่อรับรอง

ขอบเขตการอนุญาตสร้างสรรค์
ถ่ายทอดสดออนไลน์
ผสมผสาน
อนุญาตให้ดาวน์โหลด
ขอบเขตการอนุญาตเชิงพาณิชย์
รูปภาพที่สร้างขึ้นสามารถขายหรือใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้า
อนุญาตให้โมเดลขายต่อหรือขายหลังจากการรวม
QR Code
ดาวน์โหลดแอป SeaArt
ดำเนินการสร้างสรรค์ด้วย AI ต่อไปบนมือถือ