Lora模型训练
Lora训练过程
步骤1：IP角色形象设计
首先需要确定角色的大致形象，包括角色的性别、年龄、发型、服装等，
通过DeepSeek等AI工具丰富和完善角色形象。
步骤2：素材集的准备
通过midjourney等AI工具生成大量角色形象的图片，
并进行筛选和整理，确保素材的多样性和质量。
步骤3：素材信息标注
对素材集的内容进行信息标注，包括角色的表情、动作、服饰等，以便于后续的训练。
可以通过Comfyui的反推节点或者手动标注。
步骤4：调整训练参数
调整炼丹炉的参数，包括学习率、批量大小等，以优化训练过程。
这个环节需要根据实际情况进行调整，以达到最佳的训练效果。
步骤5：Lora拟合度测试
对训练出来的Lora模型进行拟合度测试，确保模型能够准确地生成角色形象。
同时判断Lora的权重，以达到最佳的生成效果。
步骤6：完成训练
经过以上步骤，就可以完成IP角色Lora模型的训练了。
技术细节
模型优点
选用最新的Flux 1.0模型，作为Lora的底模
融入多个风格Lora进行训练，提升整体效果
训练集涵盖各种场景和动作，确保模型泛化性
待改进
版本单一，考虑训练不同底模，提升模型多样性
风格化明显，不适用于所有场景