LoRA 使用进阶教学,分层权重控制

当前位置:首页>设计文章>AIGC>LoRA 使用进阶教学,分层权重控制

新年第一篇。

我们在训练lora的时候,除了人物形象之外,还会将服装、动作、场景甚至是画风一起训练。这就会导致,如果你需要训练一个人物lora,但是比如训练集中有人物服装的时候,最终模型出的图中,那件服装出现概率也会很大。

而lora分层控制就可以避免原训练集对画面的干扰,提高图像质量。

这个功能需要使用到我们的LoRA Block Weight插件。

LoRA 使用进阶教学,分层权重控制

打开插件,可以看到一些配置好的权重预设。

LoRA 使用进阶教学,分层权重控制

下面对应的是lora分层的预设参数,一共是17层。

第一个数字是base层,数值为1,代表着权重开启,lora的权重才会生效。2-7层是输入层IN(共6层),8层是中间层MID(共1层),9-17层是输出层OUT(共9层)。

LoRA 使用进阶教学,分层权重控制

在权重设置中,我们可以看到很多已有的预设,调用其中的任何一个都可以对lora的效果产生不同的影响。

这里我用金克斯的lora来测试一下。

LoRA 使用进阶教学,分层权重控制

使用提示词:1girl,jinx_\(league_of_legends\),blue_hair,<lora:金克斯_v1.0:0.8>。我们可以看到lora的生成效果,还原了金克斯这个形象的人物特征。

LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
接下来我增加红头发,机械铠甲,赛博朋克城市的提示词:red hair,mechanical armor,cyberpunk city。生成看一下,发现效果变化不大,因为在这个lora中,人物的发色和服装固定的太好了,不容易改变。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
打开LoRA Block Weight,在<lora:金克斯_v1.0:0.8:lbw=INALL>中加入这样一段词语:INALL。INALL的参数是1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,可以看到它控制的是前面6层,发色发型与提示词有关不受lora的影响,服装有一些lora的影响。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
接下来,我们调整为使用<lora:金克斯_v1.0:0.8:lbw=MIDD>,MIDD的参数是1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,可以看到人物和服装特征是基本符合lora的,对背景的控制不强,变成了赛博朋克的城市。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
最后,我们调整为使用<lora:金克斯_v1.0:0.8:lbw=OUTS>,OUTS的参数是1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,在这个控制当中,结果会更接近原lora的画风,但是人物特征会偏离。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
可以看到,当我们呢开启不同通道时,对lora的效果就会产生不同的影响。
那么这些层到底代表什么含义呢?我们可以以这个图作为参考。根据这张图的含义,如果我们想要保留这张lora的哪种效果,我们就只需要启用相对应的层数就可以了。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
可以看到9,10,11层是针对人物的面部和角色特征。那么接下来,我们也可以自己新建规则,比如CB:1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0。将第一个改为1,作用是开启该权重,另外在将第9,10,11层改为1,控制角色特征,其余部分设为0,表示不受lora影响。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
将命名规则也加载进去。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
加载lora时,启用我们新建的规则,<lora:金克斯_v1.0:0.8:lbw=CB>。在其他提示词不变的情况下,可以看到红色头发,机械铠甲等提示词都没有影响到人物特征。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
那这个功能到底有什么作用呢?我们再做一个测试,使用的一个二次元模型,绘制一个正常权重的金克斯。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
接下来,我们加入一个Q版手绘风格的lora。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制

当两个lora的权重都为1的时候,可以看到金克斯的服装受到了手绘lora的影响,变成了中国风的感觉。

LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
如果我们只想要画风变化,而服装特征不受影响应该怎么办呢?
我们可以将金克斯的lora开启9,10,11层的权重——<lora:金克斯_v1.0:0.8:lbw=CB>;另外,将手绘风格lora的权重开启6,8,12,13,14,15,16,17层,控制画面的风格和背景——<lora:Q版手绘_v1.0:1:lbw=1,0,0,0,0.5,1,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1>。
生成之后,我们就可以看到人物形象的特征就不受手绘lora的影响了。
LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
这里再给大家分享一些常用的分层控制预设:
身体
BODY:1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1
BODY0.5:1,1,1,1,1,1,0.2,1,0.2,0,0,0.8,1,1,1,1,1

脸部(脸型、发型、眼型、瞳色等)
FACE:1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0
FACE0.5:1,0,0,0,0,0,0,0,0.8,1,1,0.2,0,0,0,0,0
FACE0.2:1,0,0,0,0,0,0,0,0.2,0.6,0.8,0.2,0,0,0,0,0

修手专用
HAND:1,0,1,1,0.2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

服装(搭配tag使用)
CLOTHING:1,1,1,1,1,0,0.2,0,0.8,1,1,0.2,0,0,0,0,0

动作(搭配tag使用)
POSE:1,0,0,0,0,0,0.2,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0

上色风格(搭配tag使用)
PALETTE:1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.8,1,1,1,1,1

角色(去风格化)
KEEPCHAR:1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0

背景(去风格化)
KEEPBG:1,1,1,1,1,1,0.2,1,0.2,0,0,0.8,1,1,1,0,0

减弱过拟合(等同于OUTALL)
REDUCEFIT:1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1

以上,就是关于LoRA分层权重控制的使用方法。
新的一年,希望大家继续关注我的公众号【白马与少年】,我们一起玩转AI!
-END-

LoRA 使用进阶教学,分层权重控制
声明:本站所有文章,如无特殊说明或标注,均为本站原创发布。任何个人或组织,在未征得本站同意时,禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系我们进行处理。

给TA打赏
共{{data.count}}人
人已打赏
AIGC

如何在 ChatGPT 中使用 DALL-E 3生成人工智能图像

2024-1-1 11:42:01

AIGC

全新首发!「文生视频PIKA1.0」引爆AI热潮!官方网站现已全面向全网用户开放!

2024-1-2 17:52:39

0 条回复 A文章作者 M管理员
    暂无讨论,说说你的看法吧
个人中心
购物车
优惠劵
今日签到
有新私信 私信列表
搜索