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How to Use My LoRA (Especially Test Versions)

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How to Use My LoRA (Especially Test Versions)

如何使用我的LoRA(特别是测试版)

我的LoRA在训练完成后,会通过一系列测试来判断它是否是测试版还是正式版。
这些测试也可以作为你使用LoRA时的参考,帮助你获得更好的生成效果。

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【我的评估标准】
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  1. 基础预览测试


    通过简单生成预览图,观察角色是否还原,是否有明显错误(例如服装、发饰等)。

  2. 是否存在影响使用的过拟合


    我会对角色的服装、装饰、动作、表情等部分进行一定程度的过拟合,以提升还原度。
    只要这些部分能通过 prompt 控制修改,就属于合格的LoRA。

    部分LoRA在未添加背景 prompt 时会出现“背景撕裂”的问题,这是由于训练数据使用了透明背景图像。

    只要添加背景相关 prompt 后能正常生成,则也属于合格(我会在后续版本中优化)。

  3. 线条质量是否达标

    某些角色由于素材较少,或原始作画质量一般,早期版本可能会出现线条不清晰、面部细节模糊的问题。

    例如:鸣濑白羽 的 v0.7 版本因素材质量较差,预计在动画BD发布后重新制作数据集训练新版。

  4. 在复杂 prompt 下的稳定性


    我会使用大量标签、复杂自然语言描述、多层权重组合的 prompt 进行测试。
    虽然大多数LoRA难以完全应对复杂prompt,但我会根据经验判断其是否在可接受范围内。

    P.S. 我还会使用复杂的NSFW prompt测试面部表情和动作是否稳定,这是一项加分项。

  5. 根据以上测试结果综合判断是否为正式版本,如果为测试版,则根据表现确定版本号。

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【使用建议(特别是测试版)】
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如果你在使用过程中遇到效果不理想,可尝试以下方式优化:

a. 使用推荐底模:我目前使用 WAI-NSFW-illustrious-SDXL 作为默认底模。


b. 发型、衣服颜色或样式错误:通过 prompt 明确指定,例如 shirt 改为 white shirt


c. 背景撕裂问题:请添加 outdoorclassroom 等背景提示词。


d. 面部线条粗糙或失真:使用 inpaintingadetailer 修复关键区域。


e. 精简 prompt,减少不必要的关键词干扰。


f. 对无效 prompt 提高权重,如提升至 1.3 ~ 1.5


g. 提高 LoRA 权重:尝试将权重从 1.0 提高到 1.2


After training, I run a series of evaluations to decide whether the model is a test version or a full release.


These evaluations can also guide you in using the LoRA effectively.

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Evaluation Criteria
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  1. Basic Preview Test


    Generate a simple image to check if the character is recognizable and if there are major errors (e.g., clothing, accessories).

  2. Overfitting & Usability


    I intentionally overfit some details like outfits, expressions, or poses to improve accuracy.
    As long as these can be modified with prompts, the LoRA is considered valid.

    Some LoRAs may show background tearing when no background prompt is given.


    This is due to transparent training images. If adding a background like outdoor or classroom solves it, the LoRA is acceptable.

  3. Line Quality


    Some characters lack high-quality resources. As a result, early versions may have blurry lines or rough facial features.

    For example: Naruse Shiroha v0.7 struggled due to limited data. A BD-based retraining is planned in the future.

  4. Complex Prompt Performance


    I test with long prompts using many tags, natural language, and varied weights.


    Although most LoRAs struggle with complexity, I use my judgment to define acceptable limits.

    P.S. I also test NSFW prompts to evaluate facial and pose stability — this is a bonus factor.

  5. Based on the results above, I decide whether it’s a full release or test version, and assign a version number accordingly.

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Usage Tips (especially for test versions)
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a. Use the recommended base model: WAI-NSFW-illustrious-SDXL


b. If hair, outfit color, or style is incorrect, clarify via prompt: e.g., change shirt to white shirt


c. If background is broken, add a prompt like outdoor or classroom


d. Use inpainting or adetailer for facial or detail fixes


e. Simplify prompts to reduce conflicts


f. Increase weights for ineffective prompts: e.g., 1.3 ~ 1.5


g. Raise LoRA strength: from 1.0 to around 1.2


私のLoRAの使い方(特にテスト版)

トレーニング後、いくつかのテストを行って、モデルがテスト版か正式版かを判断しています。
これらの基準は、LoRAを使う際の参考にもなります。

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評価基準
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  1. 基本プレビュー


    キャラクターの再現度を確認し、衣装やアクセサリーなどに大きな間違いがないかをチェックします。

  2. 過学習と実用性


    再現性を高めるために、服装・ポーズ・表情などを意図的に過学習しています。
    プロンプトで調整可能であれば、LoRAは問題ありません。

    背景のプロンプトを指定しないと破綻する場合があります。これは透明背景のデータを使っているためです。


    outdoorclassroom のような背景指定を加えれば正常になれば、合格と見なします。

  3. 線の品質


    データが少ないキャラクターでは、線が不明瞭だったり、顔の描写が粗くなることがあります。

    例:鳴瀬 しろは v0.7 は素材不足のために効果が低めでした。BD発売後に再トレーニングを予定しています。

  4. 複雑なプロンプトの安定性


    多数のタグや自然言語、重み付きのプロンプトを使って安定性を確認します。


    多くのLoRAが複雑プロンプトで不安定になりますが、私の経験で許容範囲かどうかを判断しています。

    P.S. NSFWの複雑なプロンプトでも動作や表情が安定しているかどうかもテストしています。安定していれば評価が上がります。

  5. 以上の結果から、テスト版か正式版かを判断し、バージョン番号を決定します。

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使用時のヒント(特にテスト版)
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a. 推奨ベースモデルを使用:WAI-NSFW-illustrious-SDXL


b. 髪型や服装の色・スタイルに誤りがある場合は、shirtwhite shirt のように明確に指定


c. 背景破綻がある場合は outdoorclassroom を追加


d. 顔や線の品質が低い場合は inpaintingadetailer を使用


e. プロンプトを簡潔にして干渉を減らす


f. 効果が出ないプロンプトは 1.31.5 に重みを調整


g. LoRAの強度を 1.01.2 に調整

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