NeoClassicalRibbon
11 months ago

(日本語は後半にあります)

High-poly 3D Model LoRA

This is a LoRA trained on high-polygon 3D model images.

It can provide clean, high-resolution skin and hair materials, as well as detailed clothing elements.

For those interested, I have compiled the technical insights gained during the training of ver.2 in the following article.

https://note.com/takumi__ncr/n/n21016c358ea5

Changes in 2.0

  • Increased the number of training images

  • Increased the training resolution (ver.1: 768, ver.2: 896)

  • Revised the tagging

    • Removed the trigger word as well

  • Reviewed the training parameters

Improvements in 2.0

  • It can reproduce a more 3D-like texture and stereoscopi effect than ver.1

  • LoRA can be applied without a trigger word

  • The style can be controlled using 3d and realistic tags

    • When added to Positive Prompt, it enhances the 3D feel

    • When added to Negative Prompt, it adds details such as clothing while maintaining the model's art style

  • The issue of eroding the model's art style with tags such as intricate, detailed has been alleviated

Additional information

The effect of LoRA was confirmed using the following my custom merged models:

High-poly 3D Model LoRA

ハイポリゴン 3D モデル画像を学習した LoRA です。

3D らしいクリーンで高精細な肌・髪の質感や、衣服のディテールを与えることができます。

ver.2 の学習時に得られた技術的知見をまとめましたので、興味がある方は次の記事をご覧ください。

https://note.com/takumi__ncr/n/n2fb9d265ffa9

2.0 での変更点

  • 教師画像を増やしました

  • 学習解像度を向上しました (ver.1: 768, ver.2: 896)

  • タグ付けを見直しました

    • トリガーワードも削除しました

  • 学習パラメータを見直しました

2.0 での改善点

  • ver.1 よりも 3D らしいテクスチャ感、奥行き感が再現できます

  • トリガーワードなしで LoRA を適用することが可能です

  • 3d, realistic タグを使用することで絵柄のコントロールが可能です

    • Positive Prompt に入れた場合、より 3D 感を強化します

    • Negative Prompt に入れた場合、モデルの絵柄を保ちつつ、衣装などのディテールを追加することができます

  • intricate, detailed などのタグによってモデルの絵柄を侵食してしまう問題が緩和されました

その他

LoRA の動作確認は以下の自作マージモデルを使用して行いました。

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Info

Base model: SD 1.5

Latest version (v2.0): 1 File

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About this version: v2.0

  • Increased the number of training images

  • Increased the training resolution (ver.1: 768, ver.2: 896)

  • Revised the tagging

    • Removed the trigger word as well

  • Reviewed the training parameters

2 Versions

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