Cnn

$$
\omega_{t+1} = \omega_t - \alpha \nabla f(\omega_t)
$$

• $\alpha$为学习率
• $\nabla f(\omega_t)$为梯度

• 目前sd1.5我主要试了3种微调方法, dreamBooth, lora, lycoris

• 说实话我感受不到这个微调方式的任何优势, 属于花好几倍的时间, 呈现出来的效果却不理想, 不管是人物训练还是画风训练, 而且对显存要求也高, 最后的模型还很大!

• 推荐指数: 极低

• 这是原ai图, 是用sd的一个微调模型生成的:
  

• 这是修复后的图:
  

• 用sd的inpaint局部重绘? 然后加上controlNet? 各种教程的都教人这么去搞, 然后效果就是一坨! 首先重绘出一只完美的手就要换时间不停重试,
  好不容易roll出一只好手, 重绘区域却和整体图片有违和感, 对于违和感是0容忍的, 对于一幅插画来说, 这比手脚崩坏严重多了; 在无数次重试,
  我发现几个小时就过了…

• 总结, 重绘就是陷阱, 不要陷进去, 至少目前是这样的, 未来不好说

• 最近ai炼丹嫌找炼丹素材麻烦, 就写了个按danbooru tag爬图的脚本, 没什么第三方依赖, 想用直接copy去跑就行

1. 把脚本里面的your_username和your_password替换成你的danbooru账号密码(账号在https://danbooru.donmai.us注册)
2. main里面, 在tag填上要爬取的tag, save_dir为爬取的图片的保存路径
3. 如果需要通过代理爬取, 把use_proxy置为True, 然后改下proxies变量的代理地址即可