Почему одна и та же внешность разваливается после captioning
Привет. Если после автоподписей LoRA вдруг перестаёт держать одно и то же лицо, проблема чаще всего не в генерации как таковой. Ломается логика обучения:.
Соберите изображения под задачу, проверьте пары файлов и подписи. После обучения оценивайте результат на разных запросах.
Привет. Если после автоподписей LoRA вдруг перестаёт держать одно и то же лицо, проблема чаще всего не в генерации как таковой. Ломается логика обучения:.
Можно ли менять причёски в датасете LoRA при одном цвете волос: отбор снимков, подписи вариантов и проверка сходства лица.
Привет. Если LoRA уверенно держит лицо, но на генерации теряет крой платья, длину рукавов, разворот корпуса или положение рук, проблема часто сидит не в.
Seedream, Nano Banana или ComfyUI для фото датасета LoRA: сравните стабильность персонажа, контроль ракурсов, цену пригодных кадров и права.
Хватит ли 12 ГБ VRAM для Z-Image и фото workflow: как выбрать облегчённую модель, проверить расход памяти и найти причину ошибки при запуске.
Привет. Если выбирать между 25 сильными кадрами и 50 средними, для LoRA в большинстве случаев лучше первый вариант. Модель быстрее схватывает внешность,.
Как описывать кадр для LoRA без повторения внешности в каждом TXT: поза, фон, одежда, trigger word и проверка результата.
Как выбрать workflow для подготовки фото под LoRA: качество исходников, единый персонаж, разнообразие ракурсов, размер кадров и ошибки при отборе датасета.
Да, но только если вы понимаете, что именно проверяете . Чужой workflow полезен как быстрый технический тест: открывается ли граф, подтягиваются ли ноды,.
Почему LoRA начинает влиять на результат лишь после 3000 шагов: проверка checkpoint, веса применения, датасета и learning rate.
Как использовать Florence-2 для captioning в ComfyUI: схема нод, загрузка модели, проверка подписей и подготовка датасета для LoRA.
Плохие captions портят даже хороший датасет: модель начинает цепляться за шум, повторять случайные детали и хуже реагирует на промпт. Рабочий подход обычно.