Este LoRA fue entrenado con un dataset de 40 imágenes, la version 1.0 se entreno con <a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/107677/anyloracleanlinearmix-clearvae">AnyLoraCleanLinearMix-ClearVAE</a>, y la version 2.0 se entreno con <a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/9409?modelVersionId=90854">Anything ink base</a>.Para las imágenes se uso el modelo <a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/107677/anyloracleanlinearmix-clearvae">AnyLoraCleanLinearMix-ClearVAE</a> y también se utilizo Hires.fix con lo siguiente:<ul><li>4x-AnimeSharp</li><li>Hire Step de 10</li><li>Denoising de 0.25</li><li>Hire Scale de 2</li></ul>Para estos LoRAs es recomendable poner estos prompts en Negativos mas el peso que recomiendo para que al menos no aparezcan los marcos y demás en el 99% de las imágenes generadas:character name, card (medium), star (symbol), sun symbol, card parody, copyright namePeso recomendado: 0.7 - 0.5Tambien puedes utilizar mis LoRAs en <a target="_blank" rel="ugc" href="https://tensor.art/u/643466219533409629">TensorArt</a>

Sanjou Yae (Girl Friend BETA) | 三条八重 (ガールフレンド（仮）)

Sanjo-Yae-2-05.safetensors

v2.0

v1.0

Este LoRA fue entrenado con un dataset de 40 imágenes.Para las imágenes se uso el modelo AnyLoraCleanLinearMix-ClearVAE y también se utilizo Hires.fix con lo siguiente:<ul><li>4x-AnimeSharp</li><li>Hire Step de 10</li><li>Denoising de 0.25</li><li>Hire Scale de 2</li></ul>Para estos LoRAs es recomendable poner estos prompts en Negativos mas el peso que recomiendo para que al menos no aparezcan los marcos y demás en el 99% de las imágenes generadas:character name, card (medium), star (symbol), sun symbol, card parody, copyright namePeso recomendado: 0.7 - 0.5APARIENCIA: dark brown hair, side bun, side low ponytail, flower hair ornament, blunt bangs, long hair, brown eyesTRAJE: red jacket, blazer, buttons, neck ribbon, black ribbon, collared shirt, white shirt, long sleeves, grey skirt, pleated skirt, school uniform

Files with SHA256: 2c19881794a8e5779d8253a49406416c0d3e9ce1d0a4efcb90b83d9bdab00a3f