本篇文章给大家谈谈adtail可以用lora吗，以及ad locum对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
Sd保持人物一致性1
〖壹〗、 lora模型选取 ip-adapter-faceid-plusv2_sd15_lora，权重设置为0.6：选取 ip-adapter-faceid-plusv2_sd15_lora作为LORA模型，并设置权重为0.6。LORA模型可以帮助AI在生成图像时更好地保持人物特征的一致性，同时增加图像的多样性和细节。
〖贰〗、 Photomaker V2核心特性无需训练LoRA：直接通过单张借鉴 图实现人物面部一致性，支持在不同风格中保持面部特征统一。仅兼容SDXL模型：近来 仅支持在SDXL模型中运行，需搭载SDXL-Photomaker文生图工作流。触发词机制：提示词需以img结尾（如photograph of a man img），img为Photomaker的触发词。
〖叁〗、 在小狸猫AI绘画中，要保持同一张脸或同一人物的一致性，确实有一定的挑战。首先，Stable Diffusion(SD)是一种常用的方法，它通过使用相同的Seed值(种子值)来生成相似的图像。这种方法在一定程度上解决了人物形象的一致性问题，同时也能保持一定的创造性。
〖肆〗、 IPAdapter在可图上的这一功能非常适合用于制作故事绘本、插画集等需要保持人物风格一致性的场景。综上所述，可图支持IPAdapter确实为用户提供了一个强大的人物一致性工具，使得在图像生成过程中保持人物风格的一致性变得更加容易和高效。
〖伍〗、 在绘制完蒙版后，用户需要选取 一系列配置项来指导SD如何进行局部重绘。重绘蒙版内容(Inpaint masked)：修改画笔涂抹区域内的内容。重绘非蒙版内容(Inpaint not masked)：修改涂抹区域以外的内容，适用于保持人物一致性等场景。
〖陆〗、 VAE，加载sdxl的vae即可 IPAdapter节点，权重建议0.3-0.8之间，越接近1，和借鉴 图片越接近。
【毛绒控必备】打造你的专属手机应用图标,超萌毛绒风格ComfyUI教程...
导入处理好的深度图和一张作为样式借鉴 的毛绒图标图片（可以作为ControlNet的Tile借鉴 图）。
通过提示词如orange white icon：0等控制图标的颜色和毛绒效果。使用关键词如Mane、Plush doll等调整图标的毛发细节和长度，使其更加符合毛绒风格。Lora设置：在Lora设置中，调整权重，如LoraLora2和Lora3，以塑造出理想的毛绒质感。
【AI辅助设计】终于!数字人还是活了
〖壹〗、 腾讯开源项目MuseV、MuseTalk与ComfyUI-GPT_SoVITS结合，可在ComfyUI文生图基础上构建数字人流程，实现图片动态化、语音生成及口型同步。
〖贰〗、 AI数字人的制作需依次完成设计、建模、纹理添加、骨骼与运动设定、表情创建、声音配置、人工智能赋能及最终整合八个核心步骤，具体如下：设计阶段：需明确数字人的身份定位、目标受众及核心功能。例如，设计客服类数字人需突出专业性与亲和力，而娱乐类数字人则需强调个性与互动性。
〖叁〗、 博物馆AI数字人的制作涵盖形象创建、交互设计、多模态适配及持续优化等关键环节。以下是具体步骤与技术应用： 数字人形象创建通过AI工具生成人物角色图片是基础步骤，可采用文生图技术实现快速建模。
〖肆〗、 世优波塔AI数字人通过“智能引导+精准办理+全渠道协同”三位一体方案，显著提升营业厅服务效率，解决用户排队时间长、询问 等待久、业务办理复杂等痛点，推动服务模式从“人工依赖”向“智能自助”转型。
【模型介绍】SDXL_Niji_SE:非写实创作的百变小精灵
〖壹〗、 模型简介：这款特别版模型，发布于9月3日，质量表现优异，问题少。非常适合非写实类作品创作，适用于2D或5D风格，配合各类LoRA实现多种有趣画面。正向提示词选取 如“赛博朋克”、“吉卜力工作室”、“动漫风格”等，效果更佳。作者建议：CFG值设置在3~5之间，推荐默认值7。
〖贰〗、 SDXL_Niji_SE是一款专为非写实类作品创作的模型，特别适用于2D或5D风格，能够配合各类LoRA实现多种有趣画面。以下是关于该模型的详细介绍：适用风格：该模型非常适合非写实类作品的创作，能够轻松呈现各种非写实风格的画面。推荐设置：CFG值：建议设置在3~5之间，默认值为7，以获得最佳效果。
测试中使用的Lora模型
测试中使用的Lora模型旨在展示模型在不同环境下的兼容性效果。模型分为形象类Lora和画风类Lora两大类。形象类Lora与画风类Lora进行搭配测试，以直观展示模型效果。为了满足测试需求，我们不会使用画面增强类Lora，如面部增强等，以免混淆测试结果。
启动训练脚本：输入bash train.sh，等待训练完成。模型测试和评估 进入sd-webui。点开additional networks扩展栏，选取 一个lora，激活插件。使用脚本功能，选取 x/y/x plot功能，x轴设置为addnet model 1，Y轴设置为addnet weight1，然后输入0.6-1。
LoRa的用途在于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，如人物或服装，实现快速准确调用。这种方式能节省大量训练时间，提高模型在特定任务上的准确性，加速创作过程，以及提供模型的可迁移性，减少重复训练，提升工作效率。
在稳定扩散中常用的LoRA模型推荐如下： 墨心 MoXin & 疏可走马 墨心：结合古代大师作品与现代人物训练，展现出雅俗共赏的美感。推荐搭配构图Lora疏可走马，使用时需留意其对风格的影响。推荐基础模型包括ChilloutMix和国风2。
使用 Lora Loader Stack (rgthree) 节点来加载 UltraRealistic LoRA V2 模型。你也可以在 Lora Loader Stack (rgthree) 节点中继续添加其他需要的 LoRA 模型。
占用资源较少。在选取 模型时，Dreambooth是近来 比较受欢迎 的选取 ，因为它易于使用且效果良好。尽管LoRA在训练效率上有优势，但Dreambooth在存储和新手友好性方面具有优势。Textual Inversion在存储效率上领先，Hypernetwork则具有较小的文件大小。根据具体需求和资源限制，开发者可以选取 最合适的模型进行使用。
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