cao13_animabasev10:

基于Anima base-v1.0和Danbooru tag训练而成。BaseModel: Anima base-v1.0

例图包含我的comfyui工作流，如果想要tag请下载原图。

从三年前开始学习训练lora，一直以来的目标就是还原我最喜欢的草风。

之前在noobv版本算是终于得到了较好的效果，但是仍有不少手脚肢体问题。这次也是在anima上做到了高度的画风还原，虽然在细致纹理和手脚肢体上仍有少数问题，目前的版本我已经很满意了。稍微roll一下，总能得到比较好的结果。

在anima lora之前，我也尝试了更熟悉的lokr，画风还原度上差距不大，速度要微妙的慢一些，优势是模型占用空间会更小一些。一般而言，lora完全够用了。

关于权重，anima支持的Danbooru tag在调整变化较小权重时只有微妙的差异。但对lora仍然而言0-1的权重变化还是比较明显的，可自行尝试降低权重使用。

至于关键词，画风训练往往是打全标的，理论上不加关键词泛化性会更好，但也对训练集的要求会更高。我的所有画风模型都不需要添加关键词，可以使用@chen bin和anima自带的画风进行对比，两者不冲突，也可以在一定程度上进行叠加。

我的训练主要基于今宵法，还学习了不少银月的参数，致力于还原画风。实际上，对于lora来说还是数据集和打标更重要，因此我会花大量的时间用于整理训练集。

此外，anima支持自然语言，但我没有尝试自然语言打标，所以无法说明相比tag打标是否有lora效果上的优势。就anima本体的训练过程来说还是tag占比更多，个人感觉还是tag更重要，自然语言在生图的时候可用于调整细节。