建议尺寸:512✖512 模型地址为:Doll joints - v0.1 | Stable Diffusion LoRA | Civitai 好了这一期就介绍这四个 另外C站需要
https://civitai.com/models/264290/styles-for-pony-diffusion-v6-xl-not-artists-styles 著名的动漫⼤模型 Pony Diffusion V6 XL 发布后,迅速涌现出了众多基于 Pony 的LoRA模型和重新训练的⼤模型。 基于约2.6M张图像的训练,该 LoRA 模型训练数据涵盖了动漫、卡通、⽑茸动物和Pony⼩⻢等多种类型的图像。
(masterpiece, best quality:1.3), reflections, extremely detailed, (extremely detailed CG unity 8k wallpaper), cinematic lighting, (white background:1.0), 1gril,white armor,knight,red hair,A long large cloak that grows to the ground,castle, |BICHU, |OIL PAINTING, |IMPRESSIONISM, <lora:Mecha...
正: (masterpiece, best quality:1.3), reflections, extremely detailed, (extremely detailed CG unity 8k wallpaper), cinematic lighting, detailed background, smile armor,1girl_knight,full body, <lora:Mecha:0>,A long large cloak that grows to the ground,Gothic,(80s movie poster:1.5) 负: paint...
LoRA在Stable Diffusion webui上的使用方法很简单，无论是自己训练的LoRA或者从huggingface，Civitai等网站下载下来的LoRA，例如这个萨尔达公主的LoRA，下载下来之后放入stable diffusion webui安装目录下的/models/ 文件夹之后，重新启动Stable Diffusion webui之后就能用了！简单说一下用法：在Show/Hide Extra Network按钮...
(masterpiece, best quality:1.3), reflections, extremely detailed, (extremely detailed CG unity 8k wallpaper), cinematic lighting, detailed background, dramatic,A cute 1girl saving a dog, healing,crowd, 负: paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres...
在Stable-Diffusion中除了可以通过AI绘画出二次元、真人的图片外,我们通过使用LoRA模型也可以绘制出3D渲染的效果图,而且最终绘制出来的效果也是相当不错的。整体花费的时间远远低于真正的3D渲染。 本期就要给大家推荐3个3D渲染效果的LoRA模型,3个LoRA模型各有特色,可以最终绘制出不同效果的3D效果。
《LoRA模型推荐:什么,只要这个LoRA让出图都变成线稿!|Stable Diffusion》 https://huke88.com/article/8149.html 《Midjourney生成大场景画面崩了?Stable Diffusion高清细节修复画面》 https://huke88.com/article/8147.html 《LoRA模型推荐:仙侠类LoRA模型 | 法天象地 | 道友,修仙吗?| Stable Diffusion》 ...
作者在微调 Llama 时使用 LoRA 不会增加硬件要求,同时我们也看到很多人将其应用于 stable diffusion(用于图像生成),我认为很多云服务可能也都在使用 Lora 来提高不同任务的准确性。 本文经原作者授权,由Baihai IDP编译。如需转载译文,请联系获取授权。
Paper SeLoRA: Self-Expanding Low-Rank Adaptation of Latent Diffusion Model for Medical Image Synthesis The persistent challenge of medical image synthesis posed by the scarcity of annotated data and the need to synthesize `missing modalities' for multi-modal analysis, underscored the imperative ...