flux2 klein base 9b YX - 脸部真实纹理细节V2.0
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人物加强

YXW

YXW

人物加强

模型信息

未冻结
模型类型:
LoRA
基础模型:
Flux2-Klein-9B
文件名称:
models/loras/flux2 klein 9b Y-v2.0-8_000002600.safetensors
MD5:
34c4c6cae2a1bd7f92ecf4f84e474070

V2.0
主模型用:flux2 klein base 9b(不要用flux2 klein 9B/4B、用9B/4B模型会有一定概率人物变老的情况)

步数:8-20(没效果的时候,先提高lora强度,若还是没效果加步数,默认20步)

cfg:1(不要添加 加速lora或其他lora,否则会影响模型的权重)

模型权重:0.3-1(默认推荐1)

每张图的lora权重和步数都不一致,因为每张图片人脸的纹理深浅、光照、角度都不一样,所以没有太过统一的参数推荐,只能给个大概数值。具体的数值根据自己的需求改变。

这是第二版(原图版——出来的人物皮肤会更接近原图的皮肤,注意!!会有微微发红,上一个版本是黄皮肤版),修复了许多脸部发红的问题,但还是会有一些图发红很严重,所以我换了一个采样器,能更有效的减少发红情况。第一版地址:https://www.runninghub.cn/model/public/2069468964757004290

添加新说明:该lora主要用于添加脸部纹理细节,但有一个前提:原图是ai生成的(真实照片有些有效果,有些会有严重的发红,反正真实照片不太稳定),并且最好是1k左右的图片,脸部清晰可见(侧脸、俯仰视都行)。我用gpt image 2 生成出来的照片脸上的纹理细节不够,故练此lora加重脸部纹理。这个lora对gpt image 2 生成出来的图片,会有原生加强。仅要对2k以下的图有效果!!输入图2k以上效果注定不明显,这是开源模型的局限性。让我意外的是,我输入了一张4k图,脸部纹理不出意外减少,却也梳理脸部纹理,会让我觉得更自然的感觉,也算是变相修复一些杂乱的纹理细节,尽管如此,我还是不推荐2k以上的图片。

工作流:https://www.runninghub.cn/post/2072296887910232066
ai应用地址:https://www.runninghub.cn/ai-detail/2073320263101538306
ai应用可以直接使用

V2.0
主模型用:flux2 klein base 9b(不要用flux2 klein 9B/4B、用9B/4B模型会有一定概率人物变老的情况)

步数:8-20(没效果的时候,先提高lora强度,若还是没效果加步数,默认20步)

cfg:1(不要添加 加速lora或其他lora,否则会影响模型的权重)

模型权重:0.3-1(默认推荐1)

每张图的lora权重和步数都不一致,因为每张图片人脸的纹理深浅、光照、角度都不一样,所以没有太过统一的参数推荐,只能给个大概数值。具体的数值根据自己的需求改变。

这是第二版(原图版——出来的人物皮肤会更接近原图的皮肤,注意!!会有微微发红,上一个版本是黄皮肤版),修复了许多脸部发红的问题,但还是会有一些图发红很严重,所以我换了一个采样器,能更有效的减少发红情况。第一版地址:https://www.runninghub.cn/model/public/2069468964757004290

添加新说明:该lora主要用于添加脸部纹理细节,但有一个前提:原图是ai生成的(真实照片有些有效果,有些会有严重的发红,反正真实照片不太稳定),并且最好是1k左右的图片,脸部清晰可见(侧脸、俯仰视都行)。我用gpt image 2 生成出来的照片脸上的纹理细节不够,故练此lora加重脸部纹理。这个lora对gpt image 2 生成出来的图片,会有原生加强。仅要对2k以下的图有效果!!输入图2k以上效果注定不明显,这是开源模型的局限性。让我意外的是,我输入了一张4k图,脸部纹理不出意外减少,却也梳理脸部纹理,会让我觉得更自然的感觉,也算是变相修复一些杂乱的纹理细节,尽管如此,我还是不推荐2k以上的图片。

工作流:https://www.runninghub.cn/post/2072296887910232066
ai应用地址:https://www.runninghub.cn/ai-detail/2073320263101538306
ai应用可以直接使用