无聊的照片/旧照片风格LoRA

作者：	kudzueye
最后更新：	2024年2月18日
文件类型：	LORA
基本模型：	SDXL 1.0
tag标签：	照片 真实 2010年代 艺术风格
模型版本：	v4.0

使用介绍

与其他 LoRA 版本一样，该 Lora 单独运行效果不佳。 它应该与其他人一起使用，并根据喜好调整权重。

注意：请阅读以下内容以了解如何使用这些 loras。当单独使用时，它们不太可能产生良好的结果。

该模型实际上是 LoRA 的集合，每个 LoRA 的行为略有不同，但协同工作以实现照片级真实感。他们正在使用一些实验性技术，这些技术依赖于仅对少量肖像镜头进行训练，以维持复杂的场景。一旦对这种方法有更多的了解，未来的新版本可能会发生巨大变化。

现在请按照以下简短指南开始：

• 由于训练的人脸数量很少，人脸的质量会非常扭曲，并且通常具有相同的特征（手也会很糟糕）。强烈建议使用像 MagnficAI 这样非常强大的升级器来修复面部，因为它也可以均匀地修复场景。个别面部改善工具（例如 ADetailer 的工具）可能会导致场景的锐度看起来不那么清晰。
• 这些 loras 主要与SDXL Base 型号配合使用。使用不同的 SDXL 模型可能会导致场景复杂性降低（尽管它可能会稍微修复脸部）。
• 这些 LoRA 版本各自适应略有不同的场景。BoringReality_primaryV3 具有最通用的功能，其次是 BoringReality_primaryV4。最好开始使用 lora 的多个版本，并以较低的数字均匀地缩放权重，然后开始调整它们，看看哪种结果最适合您。
• 目前添加的任何负面提示都可能会破坏图像。您还应该尝试使提示相对较短。
• 为了从这些 LoRA 中获得更好的结果，您应该尝试使用具有深度控制网络方法的 img2img。在Auto1111中，您可以在img2img中放置“style image”并将降噪强度设置为0.90左右。“style image”实际上可以是您想要的任何图像。它只会导致生成的图像具有接近样式图像的颜色/灯光。您可以放置​​另一张具有您喜欢的姿势/场景布局的图像（可能是您在 text2img 中创建的图像）作为控制图像并使用深度模型。让控制力度更加偏向于提示。
• 尽量不要使用非常简单的提示描述，例如“a man”，因为有时可能会得到奇怪的结果，但也要尽量避免非常长的描述，因为它们可能会导致结果变得平淡无奇。

对于初始提示，您可能需要考虑从<lora:boringRealism_primaryV4:0.4><lora:boringRealism_primaryV3:0.4> <lora:boringRealism_facesV4:0.4> 等内容开始，然后尝试从那里开始。

还从标准 DPM++ 2M Karras 开始，20-25 个步骤，CFG 7.0 左右。有时，您可能可以稍微增加 CFG 以获得更好的锐利外观，尽管它也可能开始变得非常扭曲。

作品参照

Stable Diffusion提示词

1936 kodachrome photo of a rich white man buying a baby elephant with a red ribbon at a market in India<lora:boring-v4:0.8><lora:boring-alpha-v3:0.3> <lora:boring-v4-faces-version:0.3>
Steps: 20, Size: 1080x1080, Seed: 2105043877, Model: sd_xl_base_1.0, Version: v1.6.0-2-g4afaaf8a, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 8.5, "boring-v4: a41fbe2273af, Model hash: 31e35c80fc, boring-alpha-v3: 23c9fa12f1fd, Denoising strength: 0.75, boring-v4-faces-version: fc75277e0414"