description: <p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">基本触发词：circlet, pelvic curtain, veil, skirt, crop top, puffy long sleeves, harem outfit, fake horns, neck ring, blue gemstone</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">备选触发词：thighlet, gladiator sandals, jewelry, from behind, bare back, back tattoo</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">其他：dancing, outstretched arms, armpits, bare shoulder, bare legs, underwear, ...</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">需要有 1girl，solo，以及各种对人物特征的描述。目前测试下来，画风有点受到影响，DPM++ SDE Karras 采样会稳定一些（如果你使用了画风 lora 的话，建议使用这个采样器）。如果你发现画风不太对，可以换其他的采样器，或者调整某些 lora 的权重。</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">模型略微过拟合，部分细节错误可能是底模缺陷导致的。另外提示词方面，thighlet 可能会和 gladiator sandals 有冲突，jewelry 一般情况下可以不需要 ...</span></p><p>———————————————</p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">自白圣女模型以来第二个炼制难度非常大的模型，主要难点在于画风去除和特征保留。</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">使用之前的服装训练方法，会出现两种情况：要么特征拟合但画风和人物污染严重，要么人物和画风不受污染，但是特征欠拟合严重。仅训练文本编码器虽然可以在一定程度上防止画风污染，但服装最终也会欠拟合。</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">因此，我花了五天五夜，终于想出了一个最终的优化方法，保证在 unet 和文本编码器训练流程不变的情况下，找到一个可以衡量并直观反映画风影响的 “核心指标”，剔除画风影响同时不影响特征拟合，最后把原来练心海服装的方法，优化到自己近乎满意的水平。</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">该方法在原来步骤中间，增加了画风正则化操作，以最大程度削弱 unet 训练带来的画风污染影响。我给整个方法起了个名字，叫迭代正则法。总体思路为：</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">蒙版图片打标 → 去画风 → 挑选蒙版 lora → 底模合并 → 目标图片打标 → 同概念合并 → 去概念 → 挑选目标 lora</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">如果你的两个概念集图片各自的融合画风基本相似，那就到此为止了。但如果你的目标训练集和蒙版训练集的融合画风存在较大差距，在挑选目标 lora 后，还需再次进行去画风处理，并重新训练至挑选最终的 lora 模型。</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">去画风过程中，若模型泛化性过差，采样方法建议选择 DDIM，并设置 eta 系数在 0.5 以上。</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">现在，该方法</span><strong><span style="color:rgb(250, 82, 82)">可以用于任何一个拥有多个服装概念的角色特定服装训练</span></strong><span style="color:rgb(255, 255, 255)">，这意味着即使是冷门角色也可以学习服装概念，只要这个角色拥有另外一套可替换的服装。这里建议是，直接拿角色的裸图作为第二套服装概念，这样甚至可以做到 3 张图训练一个人物特征较为简单的蒙版 lora。</span></p><p><span style="color:rgb(255, 255, 255)">不仅是服装概念，该方法</span><strong><span style="color:rgb(250, 82, 82)">可用于任何具体概念的分离训练</span></strong><span style="color:rgb(255, 255, 255)">，只需在原来步骤上进行调整即可。先前的大多数问题，经研究都得出了答案，但是直接解释太麻烦，就不在这里回答了。有什么想了解的问题可在评论区提问。</span></p>
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