使用Novalai模型进行训练。
相对于1.0版本,1.1版本对于"armor"这一概念进行了改进。
推荐的lora权重为0.8.
推荐使用Lora block weight插件的OUTALL预设来避免构图的过拟合.
建议使用ESRGAN等放大算法和较低的denoising以避免添加过多细节，我使用了R-ESRGAN 4x+和值为0.4的denoising.
推荐试试的prompt: armor、bodysuit、jacket、uniform.
注意：在示例图像中使用的lora的版本号会与我在这里上传的lora的版本号不一致，这是因为我在本地训练了多个版本。请以我上传的lora的版本号为准。
使用Novalai模型进行训练。
相对于1.0版本,1.1版本对于"armor"这一概念进行了改进。
推荐的lora权重为0.8.
推荐使用Lora block weight插件的OUTALL预设来避免构图的过拟合.
建议使用ESRGAN等放大算法和较低的denoising以避免添加过多细节，我使用了R-ESRGAN 4x+和值为0.4的denoising.
推荐试试的prompt: armor、bodysuit、jacket、uniform.
注意：在示例图像中使用的lora的版本号会与我在这里上传的lora的版本号不一致，这是因为我在本地训练了多个版本。请以我上传的lora的版本号为准。