ai可爱女孩模型怎么做,ai可爱女孩模型怎么做的

AI摘要

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2️⃣ 数据准备与训练

  • 素材采集:使用Civitai、LiblibAI等平台获取500+张萌系少女图,建议包含多角度/表情


2️⃣ 数据准备与训练

  • 素材采集:使用Civitai、LiblibAI等平台获取500+张萌系少女图,建议包含多角度/表情17
  • 数据增:通过镜像翻转、抖动提升泛化性,如图8中Stable Diffusion的WebUI内置预处理工具。
  • 训练参数:推荐batch_size=8,学习率0.0001,epochs=50,配合AdamW优化器5

🛠️ 使用说明(Stable Diffusion版)

1️⃣ 提示词构造

ai可爱女孩模型怎么做,ai可爱女孩模型怎么做的 第1张

示例代码片段

ai可爱女孩模型怎么做,ai可爱女孩模型怎么做的 第2张

🎨 AI可女孩模型制作全流程解析

1️⃣ 模型架构设计

AI可女孩的心在于特征权重分配。如图1所示,神经的输出由输入特征(如眼睛大小、发)与对应权重决定。推荐使用LoRA模型微调风格,通过调整<lora:korean_girl:0.6>等参数控制萌系元素占比13

ai可爱女孩模型怎么做,ai可爱女孩模型怎么做的 第3张

2️⃣ 参数设置

ai可爱女孩模型怎么做,ai可爱女孩模型怎么做的 第4张
Step1:解压模型文件至  
        \StableDiffusion\models\Lora  
Step2:在WebUI提示词栏输入  
        <lora:文件名:权重值>  
Step3:调整ControlNet参考图[15]()  

💬 用户评论速览

用户昵称评论内容
@草莓奶冻“教程的ControlNet部分超实用!终于做出和示例图一样的双马尾造型了~”
@AI绘图萌新“LiblibAI的模型安装说明再详细点就更好了”
@代码猫“MindSpore代码片段可以直接跑通,已成功部署到Colab!”

ai可爱女孩模型怎么做,ai可爱女孩模型怎么做的 第5张
markdown
正向提示:((masterece)), cute girl, nk hair, frilly dress, sparkling eyes, dynamic pose, soft lighting, anime style 反向提示:ugly, deformed, extra limbs, low resolution

注:括号权重化萌属性19

python
from mindspore import nn class CuteGirlModel(nn.Cell): def __init__(self): self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3) self.relu = nn.ReLU() def construct(self, x): x = self.conv(x) return self.relu(x)

(基于MindSpore框架的简易模型结构3

  • 访问Civitai(需科学上网)搜索“korean_cute_girl”13
  • 内用户推荐LiblibAI的「甜妹模型包」17

2️⃣ 文件部署

  • 采样方:DPM++ 2M Karras
  • 分辨率:768x1024
  • 引导系数:7.5
  • 种子值:固定以保持风格一致8

📥 下载与安装教程

1️⃣ 模型获取


🌟 文章概要

AI可女孩模型的制作涉及模型选择、数据采集、参数调优三大心步骤。通过Stable Diffusion、Midjourney等工具生成基础图像后,需借助LoRA或Checkpoint模型调整细节(如五官比例、服装风格)。训练阶段需使用专业框架(如MindSpore)优化权重,并结合反向传播算提升生成质量。本文将从原理剖析、操作流程、工具推荐三方面展开,并附详细安装指南与用户实测反馈。

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答:在创作过程中,我们使用的是大模型anime3dMix_1和Lora:mm_20230727231526-000017.safetensors。在参数设置方面,我们选择步骤25,采样方法为Euler a,CFG scale为7,Seed为-1,Size为512*512,Denoising strength为0.25,Clip skip为2,ENSD为31337,Hires upscale为2,Hires steps为15,Hires upscaler...
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答:1. 数据准备:AI少女需要基于大量的文本数据进行学习和训练。这些文本数据可以是各种文章、报道、论文、小说等。数据的质量和多样性对于AI少女生成高质量稿件至关重要。2. 模型训练:AI少女使用深度学习技术来建立模型。常见的模型包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。通过将文本数据输入到模型...
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