error-19/SD1.5_VK-stickers-style_LoRA

SD1.5 VK Stickers Style LoRA

Русский · English

Style LoRA checkpoints for Stable Diffusion 1.5, the original OneTrainer configuration, and two ComfyUI workflows for controlled sticker-style generation.

License: personal, non-commercial research use only. Read LICENSE before downloading or using any files from this repository.

---

Русский

О проекте

Это исследовательская стилевая LoRA для Stable Diffusion 1.5, обученная воспроизводить общие визуальные признаки стикерной графики: упрощённые формы, выразительные эмоции, заметный контур, простую композицию и преимущественно белый фон.

LoRA не обучалась на одном персонаже или одном стикерпаке. Для датасета были отобраны 30 изображений разных персонажей и объектов — по одному изображению из подходящего набора. Целью было связать с триггером общий визуальный язык, а не внешность конкретного героя или индивидуальную манеру одного автора.

Подробное описание подготовки датасета, разметки, параметров обучения, сравнения чекпоинтов и сборки workflow:

Как я автоматизировал создание стикеров для соцсетей: локально обучаем стилевую LoRA для SD 1.5 на 30 картинках

Содержимое репозитория

├── LICENSE
├── README.md
├── SD1.5 VK stickers style.json
├── SD1.5 VK stickers style + character.json
├── config.json
└── stickers/
    └── *.safetensors

Файл	Назначение
stickers/*.safetensors	Все промежуточные чекпоинты LoRA, сохранённые во время обучения.
SD1.5 VK stickers style.json	ComfyUI workflow для генерации только со стилевой LoRA из этого репозитория.
SD1.5 VK stickers style + character.json	ComfyUI workflow с отдельным подключением дополнительной сторонней LoRA персонажа.
config.json	Полный конфиг OneTrainer, использованный для обучения. Это не конфиг Diffusers или Transformers. Перед повторным запуском измените локальные пути к датасету, рабочим папкам и выходному файлу.
LICENSE	Пользовательская лицензия для личного некоммерческого исследовательского использования с сохранением обязательных условий базовой модели.

Сторонняя персонажная LoRA и базовый checkpoint Stable Diffusion 1.5 в репозиторий не входят.

Триггер

Основной триггер:

vkstckrs

Помещайте его ближе к началу positive prompt. Во время обучения captions содержали триггер и описание объекта, но не содержали постоянное описание стиля. Поэтому визуальная подача должна активироваться токеном vkstckrs.

Пример:

vkstckrs, vector illustration of a cartoon, happy orange cat waving,
white background, simple composition

Пример negative prompt:

text, letters, watermark, logo, photorealistic, detailed background,
multiple characters, extra limbs, malformed hands, low quality

Описание vector illustration of a cartoon не обязательно, но может дополнительно направить базовую модель в сторону мультяшной иллюстрации.

Выбор чекпоинта

Во время обучения LoRA сохранялась каждые 100 шагов. Первые заметные признаки целевого стиля появились примерно на 400-м шаге. После 1700-го шага визуальные различия между следующими версиями стали менее выраженными, а обучение было остановлено на 2500-м шаге.

Единственного объективно лучшего чекпоинта нет. Более ранние версии обычно слабее меняют базовую модель, а поздние сильнее закрепляют стиль и могут повышать риск переобучения. Для начала имеет смысл сравнить несколько поздних версий с одинаковыми prompt, seed, checkpoint базовой модели и настройками сэмплера.

Если имена файлов сохранили нумерацию OneTrainer, число в имени соответствует точке сохранения. Финальной версией обучающего запуска является checkpoint 2500, но для конкретного базового checkpoint более ранняя версия может дать лучший результат.

Быстрый запуск в ComfyUI

1. Поместите выбранный файл .safetensors из папки stickers в:

   ComfyUI/models/loras/stickers
   

2. Поместите совместимый checkpoint на базе SD 1.5 в:

   ComfyUI/models/checkpoints/
   

3. Перетащите нужный JSON workflow в окно ComfyUI или загрузите его через меню workflow.

4. В нодах загрузки выберите фактические имена базового checkpoint и LoRA.

5. Добавьте vkstckrs в positive prompt.

6. Запустите генерацию. Для корректного сравнения чекпоинтов фиксируйте seed и меняйте только один параметр за раз.

Workflow может использовать сторонние custom nodes. Если ComfyUI сообщает об отсутствующих нодах, установите соответствующие зависимости через используемый вами менеджер custom nodes либо замените эти ноды стандартными аналогами.

Стартовые параметры

Параметры зависят от базового checkpoint, prompt и выбранной версии LoRA. В экспериментах из статьи подходящей отправной точкой были:

Параметр	Стартовое значение
Архитектура базовой модели	Stable Diffusion 1.5
Размер первого прохода	512 × 512
Сила стилевой LoRA	1.0
CFG	10.0
Sampler	Euler ancestral
Scheduler	Karras
Триггер	vkstckrs

В авторских тестах производный SD 1.5 checkpoint DreamShaper дал более выразительный результат, чем исходная базовая модель. Это не универсальная рекомендация: другие SD 1.5 checkpoints могут лучше подходить для аниме, плоской графики или определённых типов персонажей.

Слишком высокая сила LoRA может ухудшать анатомию и делать линии грубее. Слишком низкая оставляет изображение близким к обычной генерации базовой модели.

Два варианта workflow

SD1.5 VK stickers style.json

Использует одну стилевую LoRA. Подходит для:

• оценки влияния разных обучающих чекпоинтов;
• генерации животных, людей, еды и простых объектов в едином стиле;
• сравнения результата с включённой и отключённой LoRA;
• проверки разных базовых SD 1.5 checkpoints.

SD1.5 VK stickers style + character.json

Добавляет отдельную ветку для персонажной LoRA. Стилевая LoRA отвечает за способ отрисовки, а персонажная — за узнаваемые признаки героя.

Для использования:

1. получите совместимую персонажную LoRA, обученную для SD 1.5;
2. изучите её лицензию и допустимые способы использования;
3. поместите файл в ComfyUI/models/loras/;
4. выберите его в соответствующей ноде;
5. добавьте требуемый этой LoRA триггер в prompt;
6. регулируйте силу стилевой и персонажной LoRA независимо.

Сторонняя LoRA не включена в этот репозиторий. Наличие workflow не предоставляет никаких прав на стороннюю модель, персонажа, имя, изображение или товарный знак.

Параметры обучения

Параметр	Значение
Base model	stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5
Инструмент	OneTrainer
Метод	LoRA
Формат	Kohya LoRA / Safetensors
Изображения	30
Разрешение	512 × 512
Batch size	1
Rank / Alpha	32 / 16
UNet learning rate	1e-4
Text Encoder learning rate	1e-5
Optimizer	AdamW, use_schedulefree: true
Mixed precision	FP16
План	100 эпох
Сохранение	каждые 100 шагов
Фактическая остановка	2500 шагов

Полные параметры находятся в config.json. Конфигурация может содержать пути и значения, специфичные для исходного окружения. Проверьте их перед импортом и не запускайте обучение без собственного законно используемого датасета.

Ограничения

• SD 1.5 может ошибаться в сложных позах, жестах, руках, взаимодействиях объектов и анатомии.
• LoRA отвечает прежде всего за стиль и не исправляет фундаментальные ограничения базовой модели.
• Простые предметы иногда антропоморфизируются.
• Результат зависит от базового checkpoint, силы LoRA, CFG, sampler, seed и формулировки prompt.
• Поздние обучающие checkpoints могут сильнее воспроизводить закономерности небольшого датасета.
• Генерации необходимо проверять вручную на сходство с существующими персонажами, стикерами и охраняемыми произведениями.
• Подключение сторонней персонажной LoRA добавляет отдельные лицензионные и правовые ограничения.

Датасет и права третьих лиц

Исходный обучающий датасет не публикуется в этом репозитории. Он состоял из 30 вручную отобранных стикеров разных субъектов. Изображения использовались для некоммерческого образовательного эксперимента и были удалены после обучения.

Права на исходные стикеры принадлежат их соответствующим авторам и правообладателям. Этот репозиторий не связан с VK, сайтом stickersvk.com, авторами исходных стикеров или владельцами сторонних персонажей и не поддерживается ими. Название используется только для описания происхождения исследовательского эксперимента.

Лицензия и разрешённое использование

LoRA checkpoints и сопровождающие материалы предназначены только для личных некоммерческих исследований. Запрещены, в частности:

• коммерческое, профессиональное и организационное использование;
• платные заказы и создание материалов для клиентов или работодателей;
• размещение в публичных сервисах, API, ботах и приложениях;
• продажа, сублицензирование и распространение LoRA или её производных;
• использование для монетизируемого контента, рекламы или продвижения услуг.

Полные обязательные условия приведены в LICENSE. Лицензии базового checkpoint, ComfyUI, custom nodes и сторонних LoRA применяются отдельно. При конфликте условий используйте более строгое ограничение.

---

English

About

This is a research style LoRA for Stable Diffusion 1.5. It was trained to capture broad visual properties of sticker artwork: simplified shapes, expressive emotions, prominent outlines, simple compositions, and mostly white backgrounds.

The LoRA was not trained around a single character or a single sticker pack. The dataset contained 30 varied characters and objects, with one image selected from each suitable pack. The objective was to associate a general visual language with the trigger token rather than memorize one character or one artist's individual style.

A detailed account of dataset preparation, captioning, training parameters, checkpoint comparison, and workflow construction is available in the original Russian article:

How I automated sticker creation for social networks: training a local SD 1.5 style LoRA on 30 images

Repository contents

├── LICENSE
├── README.md
├── SD1.5 VK stickers style.json
├── SD1.5 VK stickers style + character.json
├── config.json
└── stickers/
    └── *.safetensors

File	Purpose
stickers/*.safetensors	All intermediate LoRA checkpoints saved during training.
SD1.5 VK stickers style.json	ComfyUI workflow using only the style LoRA from this repository.
SD1.5 VK stickers style + character.json	ComfyUI workflow with an independent slot for an additional third-party character LoRA.
config.json	Full OneTrainer configuration used for the training run. It is not a Diffusers or Transformers model configuration. Update dataset, workspace, and output paths before reuse.
LICENSE	Custom personal non-commercial research license, together with the mandatory upstream model terms.

The third-party character LoRA and the Stable Diffusion 1.5 base checkpoint are not included.

Trigger word

Primary trigger:

vkstckrs

Place it near the beginning of the positive prompt. During training, captions contained the trigger and a description of the subject, but did not contain a fixed style description. The visual treatment is therefore intended to be activated through vkstckrs.

Example:

vkstckrs, vector illustration of a cartoon, happy orange cat waving,
white background, simple composition

Example negative prompt:

text, letters, watermark, logo, photorealistic, detailed background,
multiple characters, extra limbs, malformed hands, low quality

The phrase vector illustration of a cartoon is optional, but it can reinforce the intended direction in the base model.

Choosing a checkpoint

The training run saved a LoRA checkpoint every 100 steps. The first visible signs of the target style appeared at approximately step 400. After step 1700, visual differences between later samples became less pronounced, and training was stopped at step 2500.

There is no single objectively best checkpoint. Earlier checkpoints generally have a weaker effect on the base model. Later checkpoints enforce the style more strongly but may carry a higher overfitting risk. Compare several late checkpoints with the same prompt, seed, base checkpoint, sampler, and other settings.

Where the original OneTrainer numbering is preserved, the number in the filename identifies the save point. Step 2500 is the final checkpoint of this training run, but an earlier checkpoint may work better with a particular base model.

Quick start with ComfyUI

1. Copy a selected .safetensors file from stickers to:

   ComfyUI/models/loras/stickers
   

2. Copy a compatible SD 1.5-based checkpoint to:

   ComfyUI/models/checkpoints/
   

3. Drag the required workflow JSON into ComfyUI, or load it through the workflow menu.

4. Select the actual base-checkpoint and LoRA filenames in the loader nodes.

5. Add vkstckrs to the positive prompt.

6. Run the workflow. When comparing checkpoints, lock the seed and change only one parameter at a time.

The workflows may depend on third-party custom nodes. If ComfyUI reports missing nodes, install the corresponding dependencies using your custom-node manager or replace those nodes with standard equivalents.

Suggested starting settings

The optimal values depend on the base checkpoint, prompt, and LoRA checkpoint. The following values were a useful starting point in the experiments described in the article:

Parameter	Starting value
Base architecture	Stable Diffusion 1.5
First-pass resolution	512 × 512
Style LoRA strength	1.0
CFG	10.0
Sampler	Euler ancestral
Scheduler	Karras
Trigger	vkstckrs

In the author's tests, the SD 1.5-derived DreamShaper checkpoint produced more appealing results than the original base model. This is not a universal recommendation. Other SD 1.5 checkpoints may be preferable for anime, flatter graphics, or specific character types.

Excessive LoRA strength may damage anatomy and produce rougher lines. A very low strength leaves the image close to the unmodified base-model output.

Workflow variants

SD1.5 VK stickers style.json

Uses one style LoRA. It is intended for:

• comparing training checkpoints;
• generating animals, people, food, and simple objects in a consistent style;
• comparing identical seeds with the style LoRA enabled and disabled;
• testing different SD 1.5-derived base checkpoints.

SD1.5 VK stickers style + character.json

Adds an independent character-LoRA branch. The style LoRA controls the visual treatment, while the character LoRA supplies recognizable character features.

To use it:

1. obtain a compatible character LoRA trained for SD 1.5;
2. review its license and permitted uses;
3. copy it to ComfyUI/models/loras/;
4. select it in the corresponding loader node;
5. add the trigger required by that LoRA to the prompt;
6. tune the style and character LoRA strengths independently.

No third-party LoRA is distributed in this repository. The workflow does not grant rights to any third-party model, character, name, image, or trademark.

Training parameters

Parameter	Value
Base model	stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5
Trainer	OneTrainer
Method	LoRA
Format	Kohya LoRA / Safetensors
Training images	30
Resolution	512 × 512
Batch size	1
Rank / Alpha	32 / 16
UNet learning rate	1e-4
Text Encoder learning rate	1e-5
Optimizer	AdamW, use_schedulefree: true
Mixed precision	FP16
Planned run	100 epochs
Save interval	every 100 steps
Actual stop point	2500 steps

The complete settings are stored in config.json. The file may contain paths and values specific to the original environment. Review them before importing the configuration, and do not retrain without your own lawfully usable dataset.

Limitations

• SD 1.5 may fail on complex poses, gestures, hands, object interactions, and anatomy.
• The LoRA mainly controls style and does not remove the base model's fundamental limitations.
• Simple objects may occasionally be anthropomorphized.
• Results depend on the base checkpoint, LoRA strength, CFG, sampler, seed, and prompt wording.
• Late training checkpoints may reproduce patterns from the small dataset more strongly.
• Outputs should be reviewed manually for resemblance to existing characters, stickers, and protected works.
• Adding a third-party character LoRA introduces separate licensing and intellectual-property constraints.

Dataset and third-party rights

The original training dataset is not distributed in this repository. It contained 30 manually selected stickers depicting varied subjects. The images were used for a non-commercial educational experiment and deleted after training.

Rights in the source stickers remain with their respective authors and rightsholders. This repository is not affiliated with or endorsed by VK, stickersvk.com, the original sticker artists, or owners of third-party characters. The name is used only to describe the source context of the research experiment.

License and permitted use

The LoRA checkpoints and accompanying materials are provided only for personal, non-commercial research. Prohibited uses include, without limitation:

• commercial, professional, institutional, or organizational use;
• paid commissions or work for clients or employers;
• public deployment through services, APIs, bots, or applications;
• sale, sublicensing, or redistribution of the LoRA or derivatives;
• monetized content, advertising, or promotion of paid services.

Read the complete binding terms in LICENSE. Licenses for the base checkpoint, ComfyUI, custom nodes, and any third-party LoRA apply separately. Where terms conflict, follow the more restrictive condition.