Retrained to be compatible with SDXL

Bowser

使用原数据集放大至1024*1024后制作的训练集重新训练的lora，适用于SDXL模型。Re-trained using the same but upscaled pictures, compatible with SDXL.

6_Bowser.zip

Bowser.safetensors

v1.0

v2.1 (prev. rework nsfw)

v2.0 (prev. nsfw trimmed)

v1.1

v1.0 - 10 epochs ver.

建议使用我重做的Bowser-rework模型我知道这个网站上已经有了我制作的Bowser大模型和另一个人训练的LoRA模型，但是实话说，我之前制作的那个大模型确实存在着过拟合的问题，它污染了其他的prompts，导致即使你不输入Bowser，结果也总是会带有Bowser的某些特征。而另一位仁兄<a target="_blank" rel="ugc"href="https://civitai.com/user/RockRockRock">@RockRockRock</a>训练的BowserLoRA模型，生成Bowser图像的质量不高，而且泛化性不足，在不同的模型下，生成的质量参差不齐。因此，我自己训练了一个BowserLoRA模型，它具有如下特点：<ol><li>仅需要使用Bowser作为触发词，易调用性很不错</li><li>还原效果优秀，同时没有发生画风过拟合的状况，因此在不同的基底模型上使用的时候，画风是跟着基底模型的，同时角色特征保持不变</li><li>可以使用eyes_closed，arms_akimbo，hands_open，clenched_fists，running，jumping，breathing_fire，crawling等prompts来控制Bowser的动作</li><li>可以使用back_view，left_view，front_left_view，top_view等词来控制视角</li><li>可以加上SSBU来使用任天堂明星大乱斗特别版的画风</li></ol>总之，这个模型在易调用性、泛化性、还原性方面的效果都很优秀。这一次我从自己的NintendoSwitch里的马力欧派对中截取了76张图，从任天堂明星大乱斗特别版截取了16张图，总共92张图，手动抠图并替换为白底之后，手动标注tags，制成了训练集。训练了30个epoch，重复次数为6。实例图片使用了novelai模型和Protogenv5.3模型生成。其他的非Bowser图片是用来说明模型没有过拟合，不会出现污染其他prompts的情况的。

 Bowser

&lt;p&gt;使用原数据集放大至1024*1024后制作的训练集重新训练的lora，适用于SDXL模型。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Re-trained using the same but upscaled pictures, compatible with SDXL.&lt;/p&gt;

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