传统绘画“速写”是一种能快速抓人体动态和结构的一种快速绘画方式它能用最简单的线条来表现画面内容。

固定触发词

Clipskip：2

采样迭代步数(Steps)Samplingsteps：20+

采样方法(Sampler)Samplingmethod：Euler a

开启高清修复，算法建议为：4x-UltraSharp

宽度Width：512或其他都可

高度Height：768或其他都可

CFGScale：7

推荐使用权重如下图所示。

      训练这个模型过程并不容易，最近又特忙，所以只能晚上去处理数据集和测试，实际在这次训练的时间真不算长，从数据集的处理到最后完成测试，大约花费了将近3天时间把，其中最繁琐的环节还是训练集的打标工作。        说一说这次训练的一些经验，这次训练总计30轮，可以看上面的loss变化，一共得到了10多个表现优异的模型，不过为了更契合训练集的风格，我筛选了五个出来，这五个模型其实都算是拟合度非常高的模型了，而且在稳定性上都有非常棒的效果，最后我对000023这个模型进行了全方位的测试（也是本次上传的模型）。

     000023模型我在测试中分别从它的稳定性，准确性以及泛化性中都进行了全方位的测试，其表现结果如上所示，不管是在人物的年龄识别上，还是在不同道具的识别和输出，甚至是动物植物，场景中都表现的非常不错，特别是人像部分，更是完美，而且对于很多基础大模型都具有很高的支持，即使是泛化性较低的一些大模型，在权重开到”1“的时候还是会还原Lora的风格，进行输出。

     总的来说，这个模型我是满意的。

而且针对这个模型我还写了一篇较为完整的训练过程，方便相互学习：

有条件的同学如果想下载我其他不适合发布在国内的模型请前往C站支持： https://civitai.com/user/fuaneng/models

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喜欢我的模型还请多多返图。