#01
准备训练集
我挑选了20张照片,都是一些平时用手机拍摄的生活照,但是小朋友长得太快了,最近几个月的还能一起用,再久远一些的感觉差距都挺大的了,个头脸型都变了。

比如下面这几张,照片中有面部遮挡,有透视关系,就最好不要选入到训练集中。

然后就是图片的裁剪,有一些画面内容太杂乱的,可以把多余的部分去掉,让人物出现在画面主体位置,以免影响AI识别。

这里给大家推荐一个可以批量裁图的网站https://www.birme.net/?target_height=768,我们设定好一个尺寸,然后调整画面位置,直接导出就好了。

#02
打标
选一个基础大模型,我使用的是“麦橘写实”,然后填一个lora的名字。

准备好之后,将照片导入到丹炉,选择适合的分辨率,可以勾选“脸部加强训练”,然后点击“预处理”。其实这里有一个自动的裁剪模式,但是我试过觉得自动的不太靠谱,所以还是手动裁吧。




#03
参数调整
前面两个环节比较重要,这个参数调节其实就可以佛系一点了。大部分参数是固定的,主要的几个按照我之前讲解过的人物参数配置一遍就可以了,后期再根据生成的结果来调整。


#04
炼丹
18张脸部图片,20张整体图片,各训练50步,循环训练10次,并行步数为1,所以训练总步数为19000,训练时长为45分钟,loss值为0.0769。
从数值上来看是个不错的丹,但具体好坏还是要我们自己通过测试来判断,毕竟像不像只有我们自己知道。


#05
测试
我们首先利用xyz脚本对生成的一共10个丹进行权重测试,逐步来缩小范围。不过实际上也不需要全部进行测试,因为一般情况下,前三个丹都是不太像的,也就是不拟合;权重0.1—0.4也不会太像,0.6以后会好一点,所以如果想要节省时间,我们可以少测试一些。

变换不同的提示词将范围逐渐缩小,从近景上来看,6789号丹在0.8和0.9权重下的表现还不错。



#06
出图













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