rh-z-image-4-lora

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Description

Field Content
Model Name rh-z-image-4-lora
Model Type LoRA (text-to-image)
Platforms ComfyUI / RunningHub / Hugging Face
Author RunningHub-@YXW
Original https://www.runninghub.cn/model/public/2092926579633639425
Try online https://www.runninghub.ai
https://www.runninghub.cn/runninghub-api-doc-en/

About this model

触发词:四视图

lora:1

分辨率:1680×944、1920×1088(推荐)、2048×1024。 (分辨率越高一致性越强)

步数:30-50

cfg:3

示例提示词:四视图,同一名角色的四次标准拍摄,四个视图保持完全相同的身份、脸型、五官、肤色、发际线、发型、身材和服装,统一白平衡、曝光、面部亮度与光照,胸像和全身照的脸部肤色完全一致。从左到右:大幅正面胸像、正面完整全身(脸部无灯光照射)、严格90度侧面完整全身、完整背面全身。年轻中国女性,灰粉色针织开衫、珍珠灰衬衫、黑色阔腿裤、深灰平底鞋。暖灰摄影棚背景,三幅全身高度一致、站在同一地面线上,柔和弱散射光,自然干爽肤质,纪实摄影。

标红的是可更改的提示词。背景也可以更改

负面提示词:油光脸,水光肌,玻璃肌,镜面高光,脸部白色反光块,直射面光,环形灯,闪光灯,过曝,磨皮,美颜滤镜,蜡质皮肤,塑料皮肤,AI皮肤纹理,五官畸形,脸部偏离中心,四个视图肤色不一致,全身照脸部偏白,胸像脸部偏暗,面部自动美白,局部提亮,不同曝光,不同白平衡,不同色温,漂白肤色,苍白脸,脸部过曝,脸部强补光,直射面光,环形灯,肤色漂移,油光脸,镜面高光

这是一个由z image 为底模炼制的四视图lora,因为这个lora的数据集是由codex全权完成的,所以这一个版本生成的图片会有好几个问题,首先就是人物一致性、侧面完整全身的眼睛像素错乱和眼睫毛突出问题。其次人物身高、人物穿着时尚性和光照。最后是分辨率问题。

就分辨率而言,我测试的时候测了:1024×512、1024×768、1536×512、1536×768、1536×1024、1680×944、1920×1088、2048×1024,其中1920×1088的最好,2048×1024和1680×944还不错,其他的分辨率要么是模糊损坏,要么是人脸一致性不足。现在最主要的问题是人物一致性问题,有的像,有的不像,稳定性不够,具体的原因只找到两个,一个是:分辨率太小,像素空间不足;另一个是:光照。从像素的视角来看,某个像素在胸像半身照里是正常的,却因为要保持一致性,所以得参考胸像半身照的像素并进行缩小,导致亮的地方更亮,所以胸像半身照的脸正常,正面全身照的脸更白,这正是光照导致的肤色不一致,肤色不一致,很影响人脸的一致性。   侧面完整全身的眼睛像素错乱和眼睫毛突出、人物身高、人物穿着时尚性和光照基本都能通过数据集控制(剔除影响的图片、添加时尚衣服的图片等等)。


总的来说这个lora还是不错的,一致性的稳定性可能稍低一点。


做这个Lora的原因是因为刷视频刷到一些博主做的4视图ai感很强,要么油腻光滑、要么纹理过重(太刻意的脸部纹理)。而大多数人要通过不断堆提示词和不断抽卡解决,我想尝试通过lora来解决,而这也是我选择z image 为底模的原因,z image 是由真实的图片练制的模型,自带的真实属性可以大幅减少控制变量,通过控制唯一或者唯二变量达到我想要的效果。

与通过闭源模型生成的四视图相比,优势很明显:真实、稳定、快速、批量。但缺点也很明显无法固定人脸生成四视图。

This repository provides rh-z-image-4-lora weight files. You can load them on RunningHub.

Finetuned from: Z-image-base

Trigger words: 四视图

Files

File Size Purpose
Z Image 4ST-4_000005000.safetensors 162 MiB LoRA weights

License

Published by RunningHub on behalf of the author. Copyright remains with the author. Follow the original project or upstream license.

Training at RunningHub

Train models on RunningHub: https://www.runninghub.ai/page-model

Run Seedance 2.5 with RunningHub API: https://www.runninghub.ai/call-api/api-detail/2133100000000700025

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