2.0
tag,:1boy,feather hair ornament
weight: 0.8-1
Increased data sets, reduced tags, and strengthened the lower body
增加了数据集，减少了tag，强化了下半身
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1.0
kaveh (genshin impact)
人物正式上线后再更新，现在下半身有点问题
The character will be updated after the official launch. Now there is a problem in the lower body
Description
FAQ
Comments (14)
still waiting isurugi neneko <3
大佬，不知道您需不需要反馈。我没下第一版用的第二版，感觉删tag之后人物的泛化能力差了很多。别的角色只加lora不加描述tag出图就是面部略感神似，衣服一半一半。所以改外貌服装特别舒服而且保证还原。但卡维这个仅lora就还原了，想后期更改也比较难改。没有挑剔的意思！大佬的lora我很喜欢很多都用过，我炼丹的朋友也希望自己的丹有反馈，所以我就想着来反馈了。
没事，您正常提就成，实际上这个情况之前和其他意见的人讨论过很久，早期我也都是留tag，有人嫌tag太多，所以我也来回变，包括medusa我还做了两个版本，怎么说呢……删tag或留tag还有很多不同的影响，这里只能说是使用习惯不同……原来我也想过每个角色做两个版本……但是确实成本太大。这里我只能建议你把权重拉到0.7左右，然后去修改衣服，而保留的部分比如发型之类的通过tag去固定……一般来说，即使拉到0.7，发型发饰也还是能还原，具体的您可以看看我散兵模型下面的返图……或者就是如果有较多的人反馈希望出一个不删tag的版本……我可能会考虑在做一个 orz
对了，其实还有一点，我也考虑只删头部相关的，保留服装，但是想了想，也没准有人连发色都想改，所以干脆就都删了……
@kozue 按我个人的经验感受以及和小伙伴的讨论，感觉还是全标好，删标的话除了泛化没全标好，还有一个关键点在于ai不仅仅会把tag元素学入自设定词中还会将相当一部分元素归纳于male、solo、fomale focus等概念词里，这就导致了一种很尴尬的现象，不用不够还原，用了又被tag原本元素影响......其实我觉得全标调度起来还好，因为我个人会把一些喜欢的lora添上tag保存成风格模板，这样只要第一次的时候整理一下tag就行。如果要改善调度问题，我觉得您可以麻烦点在上传时将tag归类一下，把概念词、外貌特征、服饰装饰、背景等tag组设定成触发词，这样誊写tag时甚至只要点一下，毕竟c站这样直接就是复制到了已经很方便了（我觉得要是访客使用lora到需要作者喂饭到需要多版本一键式已经不太礼貌了，毕竟能在这个同好交流网站上享用到高质量lora我已经很感激了，您的时间精力也是很宝贵的）
@_Qing_ 这事没有一个更好的结论吧……以前我也和人这么说过，“你连角色的6,7个关键tag都懒得记，那你下他模型干嘛？而且怕tag记不住，你随便找张官方图丢进去反推就能拿到tag”。可实际上确实大部分人下了模型可能就摆弄几分钟，整个全身图再整个裸的色图就丢一边了（尤其是女角色）……其实对我而言，删tag的唯一好处是和其他概念类模型组合更方便，比如fufu那种把人变成娃娃的模型，如果留了太多的tag，不知道哪个tag会突然把娃娃变回人……不过我也思考了一下，从返图来看……好像确实是女性朋友使用男性lora的时候更喜欢换服装，这样的话，我后续在做男角色lora的时候尽量保留服装tag吧，我也多问一句，发型发色头饰这三块，要不要删tag？
@_Qing_哦对了，因为我一般喜欢把tag反推到0.4，以及素材尽量多画风，所以感觉1boy之类tag倒是不会学到太多其他的概念…… 但是坏处是一件衣服会推出多个描述词，导致我删tag的时候和做数学题一样……留哪个删哪个得琢磨半天……毕竟每个tag能吸收到的特征都不一样……
@kozue 是的炼丹就像中医一样一人一方没有绝对结论嘛，我也是坚持着“给他人抛出问题的同时提供自己的看法”的原则2333所以斗胆和您说了这些，也非常感谢大佬您分享您的经验。仅个人看法的话倾向不删，毕竟我感觉全标能提供更多的操作空间和可能性
@kozue哈哈哈确实，说说简单取更贴切的、包容更好的，但实际操作二次元人物的服饰真心很难取舍 ，大佬辛苦啦~
@_Qing_ 辛苦，我是希望能得到更多回馈的……只不过这个问题确实是除了炼两个版本没有良策……
@kozue 辛苦啦辛苦啦，记得要好好休息哦
c站没有私信，所以请允许我在此说些题外话。
最近才开始学习炼丹，用的google colab pro+，发现2d转3d不是很理想。用了tragger反推，但controlnet经常失灵。preview看似没问题，但成品总是脸不像或服饰不像，可能是人物和背景都过于复杂，导致ai识别困难……我觉得每张都去转换会不会效率很低