【v1.0】LomoXL AI绘图模型，业余摄影风格训练模型

LomoXL 与 SD1.5 的 LomoStyle 相似; LomoXL 在由模拟技术拍摄的图像组成的数据集上进行训练。

特征

1. 高分辨率图像：在 1024×1024 图像（XL 的默认值）上进行训练，手动添加字幕和裁剪以获得最佳输出。
2. 照片级真实感：虽然仍然缺乏（与 SD1.5 相比），但此模型中的所有内容都旨在创建更真实的照片级真实图像。这包括数据选择、处理、字幕和训练参数。
3. Full parameter fine-tune（全参数微调）：这是原始 SDXL base 1.0 模型的全参数微调。U-Net 和两个文本编码器在训练期间都经过调整。

局限性

不幸的是，LomoXL 继承了原始 SDXL 模型的一些限制。虽然 LomoXL 对照片级真实感进行了改进，但它仍然无法与我们使用 SD1.5 型号相比。值得注意的是，皮肤纹理和裸露。NSFW 世代是可能的，但并不理想。为了解决这个问题，我建议使用其他网络（例如 LoRA 和 Textual Inversion）作为临时解决方案，直到 SDXL 基础模型经过足够的训练以克服这一障碍。

用法

搭配VAE：

+ 提示：自然语言，加上两个特殊标签：

• lomostyle，则可以在提示符的开头放置一个前缀。
• in lomostyle，可以在提示符末尾添加的后缀。

lomostyle,

in lomostyle,

注意：这些令牌不是必需的。

有关可与 LomoXL 一起使用的其他特殊令牌（标签）的更多信息。

– 提示：这个我还不确定。我主要使用了以下否定提示：

kid, child, 3D render, cartoon, watermark, text, signature, distorted, bad, exaggerated limbs, fake

虽然，请随意尝试其他负数标记。通常，扩散模型少即是多。

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