text stringclasses 6
values |
|---|
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the right, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, side profile facing right, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the left, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, side profile facing left, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the left, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the right, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the left, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, seen from behind, back view, half body shot, standing, back to camera |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, side profile facing left, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, side profile facing left, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, seen from behind, back view, half body shot, standing, back to camera |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, seen from behind, back view, half body shot, standing, back to camera |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the left, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the right, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, facing the camera, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the right, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the left, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the left, half body shot |
ejie, a real Chinese woman in her fifties, three-quarter view turned to the right, half body shot |
YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card
Check out the documentation for more information.
ejie LoRA 训练数据集
店长形象专属 LoRA（SDXL）。触发词 **
ejie**。 生成时间：本次会话实测产出。所有参数均基于本机实测数据。
1. 数据集概况
| 项目 | 值 |
|---|---|
| 触发词 | ejie |
| 图片总数 | 33 张 |
| 主图（近景 5 + 全身 14） | 19 张 |
| 脸部特写（从全身图重裁） | 14 张 |
| 图片尺寸 | 长边 1600 / 1400，训练时裁 1024 |
| 标注 | 33 个同名 .txt（kohya 标准） |
| 来源 | 影楼原片 19 张（7008×4672 与约 3000×6100） |
图片分组
| 编号 | 内容 |
|---|---|
ejie_01 ~ ejie_05 |
近景：正面 / 3-4 侧 / 正面笑 / 正侧面 / 3-4 侧 |
ejie_06 ~ ejie_19 |
全身：正面 / 3-4 侧 / 正侧 / 背面回头 / 走动 |
ejie_06face ~ ejie_19face |
上述全身图重裁出的脸部特写，用于补强五官分辨率 |
2. 预处理做了什么（以及为什么）
✅ 做了：曝光归一
问题：素材分两组，曝光差 2~3 倍。
| 组 | 原始肤色亮度 | 原始画面亮度 |
|---|---|---|
| 近景组（#1–#5） | 91 ~ 143 | 57.8 ~ 88.9 |
| 全身组（#6–#19） | 122 ~ 143 | 99.7 ~ 161.4 |
处理：按肤色亮度归一到 132，带高光保护（>250 的像素占比上限 2%）。
结果：肤色亮度极差 52 → 6，高光溢出 0%。
❌ 没做：白平衡校正（重要）
原本以为：肤色 R−B 在 34~52，是灯光色偏，应该校正。
实测发现：画面中的墙面本身就是中性灰（R−B ≈ −4）。用肤色去反推白平衡，会把中性灰推成青色——实测验证过，力度 0.85 时墙面 R−B 变成 −55，画面明显发蓝。
结论：这个暖调是她本人的真实肤色，不是色偏。不校正，让 LoRA 把它作为稳定特征学进去。
⚠️ 这条结论对后续所有 SKU 拍摄都适用：先看画面里有没有已知的中性灰参照物，有的话以它为白平衡基准，不要用肤色。
✅ 做了：脸部特写重裁
问题：全身图里的脸只占画面高度 16%，缩到 1024 训练尺寸后脸部仅约 164px。
处理：从原图（最高 7008px）重新裁出脸部特写，脸部像素达 730 ~ 1325px，与近景组（451px）量级相当。
这是真实信息的重新取景，不是合成数据。
3. 关键发现：SDXL 底模会把"中年亚洲女性"画老
本机此前已实测（见 店长LoRA重训方案.md）：
| 对照 | 结果 |
|---|---|
| 无 LoRA 纯提示词 | ❌ 陌生人，且明显偏老（约 65 岁） |
提示词写 50 year old, mature but not elderly |
❌ 完全无效 |
旧 LoRA（proxy_owner_*） |
❌ 也是另一个人 |
触发词里带 proxy 说明上次训练用的是代理替身，不是本人——这是上次失败的根本原因。
这次素材已逐张确认为本人。
4. 云 GPU 训练参数
4.1 训练器选择
| 方案 | 说明 |
|---|---|
| kohya_ss（推荐） | 社区标准，CUDA 原生支持，云 GPU 上开箱即用 |
| SD-Trainer / ComfyUI 训练节点 | 图形界面，适合不想写命令 |
云 GPU 建议：RTX 4090 / A100 单卡，24GB 显存足够
4.2 核心参数
| 参数 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
| 底模 | RealVisXL_V5.0_fp16.safetensors |
写实人像强 |
| 分辨率 | 1024 | 不要用 512，写实人脸不够细 |
| network_dim (rank) | 16 | 33 张素材用 16；若过拟合降到 8~12 |
| network_alpha | 8 | = dim / 2 |
| 学习率（UNet） | 1e-4 | |
| 学习率（TE） | 1e-5 | |
| 优化器 | Prodigy 或 AdamW8bit | Prodigy 更省心 |
| batch size | 1 ~ 2 | |
| 总步数 | ≈ 3300 ~ 5000 | 33 张 × 100~150 |
| 保存频率 | 每 250 步存一版 | ⭐ 关键，方便挑最佳版本 |
| 混合精度 | bf16 / fp16 | |
| 打标格式 | 已有 .txt，直接用，不要重新打标 |
4.3 ⭐ 最重要的一条：必须多存检查点
不要只保留最后一个 LoRA。 每 250 步存一版，训完拿 8~15 个版本逐个测，挑最像的那一版。
上次的 wyy_s250 / s750 / s1500 就是这个思路，做法是对的。
5. 验证流程（训练后必做）
5.1 固定对照组
同一 seed、同一提示词，分别跑：
- 无 LoRA（A0 基准）
- 各步数检查点（s250 / s500 / … / s3000）
5.2 测试提示词
ejie, 50 year old chinese woman, mature but not elderly,
natural skin texture with pores and fine lines,
wearing a white shirt, front view, half body, plain white background,
photorealistic, high detail
5.3 一致性压力测试
用最佳检查点，生成 4 个不同角度，检查：
- 是不是同一个人
- 是否随角度漂移
- 年龄感是否稳定在 50 岁左右
5.4 与云端对照
拿同一张参考图，对比本机 LoRA 出图 vs 云端 gpt-image-2.5 出图（后者已验证能"像"）。
判断标准：本地方案至少要达到云端的相似度，才值得切换到本地。
6. 负面提示词（写进 negative）
sunglasses, smooth plastic skin, airbrushed, beauty filter,
young, teenager, elderly, wrinkles exaggerated,
blurry, lowres, watermark, text, multiple people,
deformed face, extra fingers
7. 训练完成后的整合路径
① ejie LoRA（训练产出）
↓ 生成「模特基准图」——正面全身 / 45° / 侧面 / 背面
② IDM-VTON（本机已打通，52s/张）
↓ 把商品图的衣服像素级穿到基准图上
③ 成品图
↓ 喂给 Seedance 出视频
关键收益：
- 脸 → 由 LoRA 锁定，不再漂移
- 衣服 → 由 IDM-VTON 像素级对齐，连"商品图偏色 14.8°"的问题都绕过了（它不做色彩理解，只做像素对齐）
- 成本 → 电费 / 少量云 GPU 费，边际成本趋近 0
8. 已知限制
| 限制 | 说明 | 影响 |
|---|---|---|
| 素材 33 张 | 偏少（目标区间下沿） | 需依赖检查点筛选，rank 不宜过大 |
| 表情分布 | 微笑偏多，中性约 4 张 | 生成中性表情时可能仍带笑意 |
| 服装单一 | 全部黑色高领 | 换装依赖 IDM-VTON，不能靠 LoRA 换衣 |
| 妆发固定 | 同一次拍摄 | 生成其他妆发时可能不稳定 |
| 微信传输 | 文件名含"微信图片"，可能二次压缩 | 当前分辨率足够，但非绝对原片 |
本文档基于本机实测数据生成。白平衡结论、曝光归一效果、脸部像素测算均为实测值。
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