【游戏原画参考素材】武器及装备

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/manlurensheng/p/4047475.html

<think>嗯,用户是一个初学者,想要用Stable Diffusion训练关于金铲铲之战人物的LoRA模型。首先,我需要明确LoRA训练的基本流程,然后根据金铲铲之战的角色特点来调整步骤。用户可能需要详细的步骤和提示词示例,所以得拆解清楚每个环节。 首先,数据准备是关键。用户需要收集足够的角色图片,可能需要提醒他们注意图片质量和角度多样性。然后标注提示词,这里得解释清楚标签的格式和内容,比如角色名称、特征、背景等。可能需要举例说明,比如“shenlong尊者,龙鳞铠甲,金色特效,战场背景”。 接下来是环境配置。用户可能对安装Stable Diffusion和相关工具不熟悉,需要列出具体的工具,比如WebUI、扩散器、LoRA脚本。还要提到依赖项的安装,比如Python、PyTorch,可能还需要指导他们如何获取预训练模型。 预处理数据部分,得说明图片的统一尺寸和格式转换工具,比如Photoshop或在线工具。还要提到创建元数据文件,可能需要用特定脚本来生成JSON或TXT文件,这里需要给出例子,避免用户混淆。 参数配置是关键步骤,得解释学习率、epoch、batch size等参数的意义,以及推荐值。比如学习率1e-4到5e-5,epochs 5-10,batch size根据显存调整。配置文件的部分,可能需要指导用户如何修改YAML或JSON文件,或者给出命令行示例。 训练过程中,要提醒用户监控损失值和显存使用,避免崩溃。如果效果不好,可能需要调整学习率或数据。测试阶段,要说明如何加载LoRA模型,并给出提示词示例,强调参数调整的重要性,比如cfg_scale和steps。 最后,常见问题需要覆盖数据不足、过拟合、特征不清晰的情况,给出解决方案,比如数据增强、正则化、增加特征关键词。还要推荐进一步学习的资源,帮助用户深入学习。 整个过程中,要确保语言简单明了,避免技术术语过多,步骤分明,用户能一步步跟随操作。提示词部分要具体,符合游戏角色的风格,比如特效、服饰细节。可能需要检查每个步骤的可行性,确保用户不会在某个环节卡住。同时,提醒用户注意版权问题,确保使用的图片合法。最后,鼓励用户多尝试,调整参数和提示词,逐步优化模型效果。</think>以下是为您整理的Stable Diffusion LoRA训练金铲铲之战人物的详细步骤与提示词指南,按照初学者的学习路径设计: --- ### 一、数据准备阶段(核心步骤) 1. **素材收集要求** - 数量:建议20-50张角色图(最少不低于15张) - 质量标准: - 分辨率≥512x512 - 正面/侧面/全身/半身各角度覆盖 - 统一背景(建议透明或纯色背景) - 推荐工具: • Photoshop(专业修图) • Waifu2x(图片无损放大) 2. **标注规范** ```markdown # 文件命名格式: shenlong_01.jpg -> shenlong尊者,龙鳞铠甲,金色特效,战场背景 # 标签内容包含: - 角色名称(必选) - 服饰特征(龙鳞/光效/武器等) - 战斗特效(火焰/闪电/粒子等) - 风格关键词(游戏原画/3D渲染/赛博朋克) ``` --- ### 二、环境配置 1. **必备组件安装** ```bash # 使用WebUI整合包时需额外安装: git clone https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks pip install torch==1.13.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 2. **参数配置文件示例** ```yaml # train_config.yaml model: "stablediffusion_1.5" learning_rate: 1e-4 network_dim: 128 batch_size: 3 max_train_epochs: 8 ``` --- ### 三、训练实战流程 1. **预处理命令** ```bash python prepare_data.py --input_dir ./shenlong --output_dir ./processed --caption_ext .txt ``` 2. **启动训练(WebUI版)** ``` 训练模块路径:Train -> LoRA training 关键参数设置: - 学习率调度:cosine_with_restarts - 正则化强度:0.05 - 触发词:shenlong_v1 ``` 3. **进阶调试技巧** - 损失值观察:第1epoch应降至0.8以下 - 显存优化:启用`--gradient_checkpointing`(8GB显存可用) --- ### 四、提示词模板库(适配金铲铲风格) ```markdown 基础模板: (masterpiece), (best quality), shenlong_v1, 金铲铲之战风格, [龙形态特效], 能量光环, 动态战斗姿态, 赛博机械铠甲, 景深效果, 虚幻引擎渲染, 8k游戏原画 特殊属性组合: • 狂暴形态:添加"红色能量爆发, 破碎地面特效" • 冰雪变体:使用"冰晶铠甲, 寒霜粒子, 冷色调照明" • 科幻版本:组合"纳米装甲, 全息投影武器, 赛博空间背景" ``` --- ### 五、效果优化方案 | 问题现象 | 解决方案 | 参数调整示例 | |---------|---------|-------------| | 角色面部模糊 | 增加面部特写图片 | data_ratio: [face:1.5] | | 装备细节丢失 | 提升网络维度 | network_dim: 128→256 | | 特效融合不佳 | 添加分层训练 | module: "lycoris+diag" | --- ### 六、版权注意事项 1. 商业用途需获得腾讯《金铲铲之战》官方授权 2. 建议使用同人二创素材时标注"fanart"标签 3. 避免直接复制游戏立绘,推荐使用同人绘制素材 需要进一步学习可参考: - 官方文档:LoRA for Stable Diffusion: Training Techniques - 视频教程:B站《从零开始训练游戏角色LoRA》 - 素材社区:CivitAI金铲铲之战tag专区 请在实际训练中注意逐步增加参数复杂度,建议先使用基础模板训练3epoch后再进行风格扩展。如果遇到显存不足问题,可尝试降低batch_size至2或启用xformers优化。
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