打造个性化美女的关键AI模型:LoRA

SD指南1年前 (2023)发布 一起用AI
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LoRA (Localized Reference-based Autoencoder)是一种基于引用图像的自编码器模型,它通过学习输入图像和引用图像之间的对应关系,实现对输入图像的绘制和着色。LoRA最初由Adobe Research团队提出,并在2019年的ICCV会议上进行了介绍。

与传统的自编码器不同,LoRA是一种“条件式”自编码器,它的训练过程需要使用引用图像。引用图像是一张已经上色或绘制完成的图像,LoRA会从引用图像中学习颜色和纹理信息,并将这些信息应用到输入图像中,实现自动着色和绘制。因此,LoRA可以在无需任何人工干预的情况下,自动将黑白图像转换为彩色图像或添加艺术效果。

LoRA之所以成为最重要的AI绘图模型,是因为它在绘制和着色任务上取得了优秀的表现。它不仅可以处理普通的照片,还可以处理卡通、漫画等不同类型的图像,为用户提供更加多样化的绘制体验。此外,由于LoRA是基于引用图像的模型,它可以在无需复杂的人工干预的情况下进行训练和使用,极大地提高了工作效率。因此,LoRA已经成为许多数字艺术家、设计师、游戏开发人员和其他创意从业者的首选绘图工具之一,例如:对比度调整、色彩平衡等操作,使其更加清晰、明亮、自然。

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LoRA调整图像风格的流程:

首先,选择基础模型,例如之前文章介绍的ckpt,然后引入LoRA,它会对图像进行自动对齐。它会将图像分成很多小块,然后在每个小块中找到一些特征点。这些特征点可以是角点、边缘、纹理等等。通过找到这些特征点,LoRA可以自动计算出每个小块在图像中的位置和方向,从而对整个图像进行对齐。

接下来,LoRA会对图像的对比度和色彩进行调整。它会根据图像中的亮度、色彩分布等信息,自动调整图像的对比度和色彩平衡,使图像更加清晰、明亮、自然。这个过程是基于深度学习的,LoRA使用了许多预先训练好的神经网络模型来对图像进行分析和处理。

最后,LoRA会对图像进行去噪处理。它会使用一些高级算法来去除图像中的噪点和杂质,使图像更加干净、清晰。

总的来说,LoRA是一种非常强大的图像处理技术,可以对图像进行自动化处理,使其更加清晰、明亮、自然。它可以应用于许多领域,比如风格调整、角色姿势调整、卡通化等等。下面是一些姿势调整的样例图片:

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