宝马 M5（2024 年）的 LoRa 模型，在 CGI 生成的数据集上进行训练。LoRa 具有高度适应性，能够处理各种视角并有效再现精细细节。它包括几个专门针对汽车摄影优化的概念，专注于实现逼真的外观和感觉。该模型在任何角度都表现良好，背景渗色最小。
它旨在与自定义 ControlNet 配合使用，以增强细节再现效果。但是，即使没有这个 ControlNet，您也可以通过在推理期间调整块 dbl_15、dbl_17 和 sql_05-sql_13 来微调细节 – 理想值通常在 0.75 到 1.25 之间。ControlNet 仍然需要几周的训练，并且使用起来比标准 ControlNets 稍微复杂一些，因为它需要专门调整的 CGI matcap 渲染作为输入。我还没有决定是否发布它……我们拭目以待。也就是说，帖子中的所有图像都是通过调整块生成的，所以这基本上是您可以轻松实现的，但您会看到几何漂移在 10% 的范围内。要实现 100% 的再现，您需要使用 ControlNet。
LoRa 包含 30 多个集成触发词。一些触发器指定视角，如“Three Quarter Front,” “Three Quarter Back,” and “Side”；其他触发器则侧重于照明条件，如 “Lights On”, “Parking Lights On”。材料选项包括 “carbon fiber accents,” “silver accents,” and “black accents.”。其他触发器允许自定义汽车漆面，如 “metallic” and “matte,”，甚至车牌文字，如“number plate reads XYZ.”。还有用于指定驾驶员的选项 “driver 20 year old wearing xyz” 等等 — 看看您是否能找到它们！:)
| 触发词： | BMW M5 numberplate reads xyz driver (description of the driver) Lights On carbon/chrome/black accents |
| 使用提示： | Strength: 1 |
作品参照
BMW M5, numberplate reads JANOS, Three Quarter Front, Lights On, deep red color, driving high speed in snow, clear sky , snowy mountains in far background, golden hour
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BMW M5, numberplate reads JANOS, Three Quarter Front, Lights On, deep red color, driving high speed in snow, clear sky , snowy mountains in far background, golden hour
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BMW M5, numberplate reads JANOS, Three Quarter Front, Lights On, deep red color, driving high speed in snow, clear sky , snowy mountains in far background, golden hour
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