<h2 id="v3.0-q21-rank64">v3.0 - Q21 - rank64</h2>使用自行製作的訓練器訓練，資料集為 6,000 筆，使用 Rank 64 做訓練，與 v2.0 做 SVD 融合而成的 Lora。權重在 0.8 以下較為穩定，肢體可能還是會有異常狀況，請自行斟酌使用。Trained using a custom-built trainer with a dataset of 6,000 images, using Rank 64, and merged with v2.0 via SVD to create this LoRA. It is more stable at a weight below 0.8. Limb/anatomy issues may still occasionally occur, so please use at your own discretion.自作のトレーナーを使用し、6,000枚のデータセット、Rank 64にて学習を行いました。その後、v2.0とSVDマージして作成したLoRAです。適用ウェイトは0.8以下が比較的安定します。手足などの四肢に乱れが生じる場合がありますので、各自調整の上ご使用ください。자체 제작한 트레이너로 6,000장의 데이터셋을 활용해 Rank 64로 학습시켰으며, v2.0과 SVD 병합하여 제작한 LoRA입니다. 가중치는 0.8 이하에서 비교적 안정적입니다. 사지(손발) 묘사에 일부 불안정한 현상이 발생할 수 있으니, 적절히 조절하여 사용해 주시기 바랍니다.<hr /><h2 id="v2.0-q21">v2.0 - Q21</h2>使用 Krea2 資料集，訓練 Qwen Image 2.1 的 Lora。目前僅使用 2,000 筆資料做實驗性的訓練，不保證使用效果。Lora for Qwen Image 2.1 was trained using the Krea2 dataset. Currently, only 2,000 dataset are used for experimental training, and the results are not guaranteed.Krea2 データセットを使用して、Qwen Image 2.1 の Lora をトレーニングします。現在、実験トレーニングに使用されるデータは 2,000 件のみであり、結果は保証されていません。Krea2 데이터 세트를 사용하여 Qwen Image 2.1의 Lora를 훈련합니다. 현재 실험 훈련에는 2,000개의 데이터만 사용되며 결과는 보장되지 않습니다.<hr /><h2 id="v2.0">v2.0</h2>使用與 Flux/SD3.5 相同資料集，增加 4000 張正規化資料重新訓練。Retrain using the same dataset as Flux/SD3.5, with an additional 4000 regularization images.Flux/SD3.5と同じデータセットを使用し、さらに4000枚の正則化画像を追加して再学習を行う。Flux/SD3.5와 동일한 데이터셋을 사용하되, 4000개의 추가적인 정규화 이미지를 포함하여 모델을 재학습시킵니다.<hr /><h2 id="v1.0-alpha">v1.0-alpha</h2>使用與 Flux/SD3.5 相同資料集訓練的 Qwen-Image Lora，這是前期測試版本。Qwen-Image Lora, trained using the same dataset as Flux/SD3.5, is an early testing version.Qwen-Image Lora は、Flux/SD3.5 と同じデータセットを使用してトレーニングされた、初期のテスト バージョンです。Flux/SD3.5와 동일한 데이터 세트를 사용하여 학습된 Qwen-Image Lora는 초기 테스트 버전입니다.

[Qwen Image] Asian Mix Lora

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