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  1. Reddit · r/StableDiffusion62

    训练 100+ 个 Krea 2 角色 LoRA 后,作者总结出决定相似度的关键因素

    一位创作者在几个月里训练了 100 多个 Krea 2 角色 LoRA,发现训练量越大并不等于相似度越高,小而干净的数据集往往效果更好。作者列出 8 条经验,包括数据集质量比规模更重要、面部覆盖之外还要有全身和不同角度、相似图片过多会让 LoRA 失去灵活性、最终 epoch 不一定最好,以及 Krea 2 可能在面部很准的同时让体型漂移。

    选题角度:作者训练了 100+ 个 Krea 2 角色 LoRA,总结出数据集质量、面部覆盖、epoch 选择等 8 条经验,适合做角色 LoRA 训练避坑教程。

  2. Hugging Face Blog74

    作者用 ML Intern 两天做出 6 个模型,总花费约 103 美元

    作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式,用提示词让智能体自动完成数据准备、训练、评测和发布,两天内做出 6 个模型,总计算花费约 103 美元。

    选题角度:作者用 ML Intern 两天做出 6 个模型,含 0.8B 蒸馏、LoRA 训练和总花费约 103 美元的明细,适合按提示词结构做上手教程。

已经到底了