- 作为产品设计和工业设计的从业者，我在 2023 年等了一整年，都没有等到一个满足心意的产品设计类 Lora 模型。（顺便吐槽一下，连 Lib 上都没有相关的分类。）

所以我决定自己炼制一个 Lora 模型，以满足平时方案探索的需要。

- 通过大半年的学习、测试和不断试错，我终于成功炼制出这个版本。它通过不同气质风格的产品进行分类，主要是为了适应足够广的产品类别。

-我使用了 LEOSAM 是只兔狲 大佬制作的  GPT4V Image Captioner 图像打标处理工具 和小破站的十字鱼大佬的一键包，对 200 多张精选的图片进行了打标。

我尝试了 N 种炼丹优化器和不同的配置，目前算是有一个还算可用的版本，虽然还有些问题，但已经算是可用状态了。今天我将这个版本分享给大家，希望大家多多反馈。

- 这是一个比较保守的版本，目的是为了稍微多点泛用性。

- 关于出图设置，我目前还没有完整的测试，但我想说的是，工业设计的 Lora 目的是为了产生足够多的方案扩散，而不是首先考虑出图的精细程度。因此，Lora 配合不同的大模型和不同的采样器，会产生不同的设计风格和设计手法，这为我们的方案拓展带来了很大的价值。至少，我不会拘泥于某个参数。

目前，我测试的权重范围在 1.0 到 0.6 之间都没有问题，而且与一些常见的大模型配合也 OK。

- 产品是个非常大的类别，目前这个模型里数据量还很少，如果指定生成某一类物品，很可能出现过拟合现象。建议要配合Controlnet或者降低权重来使用。

- 我还在准备更大的训练集，为工业设计的大模型做准备。