Boreal-HL真人现实混元视频LoRA

快速更新：请注意，这个 LoRA 仍处于试验阶段，仍然很难获得良好的结果。我将继续探索改进培训和工作流程的方法。如果您发现结果有任何异常，或者对改进培训或工作流程有任何建议，请随时告诉我。

Boreal-HL：无聊的现实混元LoRA

该模型是我第一次尝试改善混元视频的真实细节。它专注于创建更自然的背景，没有浅景深，更好的皮肤纹理，更真实的灯光，以及场景中整体细节的增加。

我在训练其他无聊的现实模型时遵循了以前的做法，我尝试尽可能多样化地使用公共领域和人工智能生成的照片。

使用此 LORA 的重要注意事项：

这个 LoRA 训练过度了。在大多数情况下，将强度保持在 0.6 左右就足够了。一些提示和种子等可以处理更高的强度并提供更好的质量，但它不太稳定。

到目前为止，我只在Hunyuan AllinOne 工作流（包含下载里）上测试了这个 LoRA。Hunyuan工作流和模型训练还处于早期阶段，因此未来还有很大的改进潜力。

开始推荐设置：

• LoRA 强度：0.6（如果这是您使用的主要 LoRA，则 0.4-0.9 是我主要使用的范围）
• 分辨率：我会从 512×768 之类的分辨率开始，并采用 1.5 倍的放大倍数。如果不使用放大倍数，则可采用更高的分辨率。垂直纵横比会带来更枯燥的真实感，而更宽的纵横比则会带来更具电影感的效果。
• GUIDANCE：我会从更高的指导开始，比如 12.5。虽然你会遇到一些问题，比如人物的脸型相同或场景相同，但它可以防止很多变形。我喜欢将其降低到 3.5 指导以获得更有趣的图像/视频，但你必须真正解决种子/分辨率/lora 强度问题，以免弄得一团糟。
• 步骤：我建议至少有 30 个步骤来完成该工作流程。不过，如果你能达到 55 个左右，效果会更好
• 种子：请小心尝试更换种子，因为有些种子的效果会比其他种子好得多。
• 提示建议：尽量描述场景中实际的事物和动作。如果你没有提供足够的信息，你可能会得到一个无聊的背景或一个看起来总是一样的角色。

处理失真时的一般经验法则是尝试提高指导、交换种子、降低 LoRA 强度、增加步骤、在提示中更具描述性，并提高分辨率。

作为减少通用 AI 外观和相同角色出现的一般规则，尝试减少指导，或许提高 LoRA 强度，在提示中更具描述性，并交换种子。

另一个需要注意的是，有时将 LoRA 与另一个面向运动的 LoRA 结合起来可能会导致视频输出更加稳定。

图像生成能力

这个 LoRA 有时也可以通过第一帧生成不错的图像。有时它们可​​能比从较长的视频中抓取一帧更扭曲，因此您可能需要尝试上述设置。我认为 Hunyuan 有很大潜力成为下一个最佳的 text2image 模型。不过，找到更好的工作流程来利用它并可能改进模型训练还需要一些时间。

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