小编点评

**Joy Lora 模型的实现** **1. 准备工作** * 使用 SD 生成 RevAnimated_v122EOL 模型。 * 选择 vae-ft-mse-840000-ema-pruned3 VAE 模型。 * 下载京东Joy-Lora 模型。 * 下载京东Joy-起手式模型。 **2. 模型设置** * 选择 RevAnimated_v122EOL 模型。 * 选择 vae-ft-mse-840000-ema-pruned3 VAE 模型。 * 设置 DPM++ SDE Karras 采样迭代步数为 24-28。 * 设置尺寸为 64。 **3. 训练** * 选择 Joy 的基础 Prompt。 * 设置采样方式、步数、批次数量等参数。 **4. 评估** * 在训练过程中，可以观察图像变化的进度。 * 在找到自己喜欢的画面后，可以设置 1 去更精细化的抽卡。 * 调整重绘幅度以控制画面变化的幅度。 **5. 结果** * 使用 SD 生成 Joy 的 Lora 模型。 * 可以根据自己的喜好调整图像的画面、元素、场景等。

正文

接上一篇文章 “只要10秒，AI生成IP海报，解放双手”，这次是全网第一个“共享joy模型”，真的赚到了！

经过这段时间无数次的探索、试错、实验，最终积累了非常多的训练经验，在不同IP角色的训练上实际上需要调试非常多的参数以及素材。本次成功完成了Joy的Lora模型，虽然在泛化以及场景上未来还有着很多的空间，但是本次的模型已经可以帮助完成大部分的运用场景，无论是设计师，还是产品，还是运营，还是研发，都可以轻松实现Joy的海报生成，接下来我将为大家讲一讲如何实现。

老样子先来看看实际的效果吧！！！

生成过程

模型生成海报

接下来就来和大家讲一讲如何通过SD来生成Joy吧～

1、准备工作（在开始之前，准备好本次生成需要使用到的模型）

1、底模：revAnimated_v122EOL.safetensors

2、VAE：vae-ft-mse-840000-ema-pruned

3、京东Joy-Lora模型

4、京东Joy-起手式（prompt模版）

2、放置模型

1、底模：stable-diffusion-webui——models——Stable-diffusion

2、VAE：stable-diffusion-webui——models——VAE

3、京东Joy-Lora模型：stable-diffusion-webui——models——Lora

4、京东Joy-起手式：stable-diffusion-webui

3、打开SD

⚠️如果还不知道如何配置SD的同学可以看我之前的文章：“只要10秒，AI生成IP海报，解放双手”

4、模型设置

1、我们需要在Stable Diffusion模型中选择我们下载好的模型：revAnimated_v122EOL（当然这是我目前测试下来效果较好的底膜，你也可以下载并使用别的底膜进行尝试）

2、在模型的VAE中选择：vae-ft-mse-840000-ema-pruned（这个VAE的饱和度比较好一些，其他的VAE会使画面较灰）

5、Prompt使用

本次我已将Joy的基础Prompt设置成了模版（Joy起手式），后续大家可以根据自己想要的画面进行调整，我会讲一下本次Prompt的基础构成

1、正向词：正向词中只要分为3类，触发词+提示词+LoRA（越靠前的词汇权重就会越高）

• Joy的触发词为joy\(ip\)：只有输入这个触发词，画面中才会出现joy的形象
• 提示词：在提示词中主要分为自然语言+单词描述：用自然语言来形容Joy具体在做什么（如：joy ip is standing on the stone，jumping，sitting等，建议使用进行时）；用单词来形容画面中其他需要的元素（如：outdoors, day, grass, leaf, tree, flower, sunshine，等）
• Lora权重：权重进过我的测试，最高的效果是0.7，所以在Joy的lora模型上无脑设置0.7

2、负向词：主要描述你不想要的内容（如：lowres, bad anatomy, bad eyes, bad hands等，如果在生成过程中出现了你不想要的内容也可以在后续继续补充）

6、设置采样方式、采样迭代步数、尺寸、生成批次&数量

• 采样方式上我们选择：DPM++ SDE Karras
• 采样迭代步数：24-28之间（更具画面的复杂程度进行调试，如果画面元素较多则可以以4的倍数向上增加，需要注意在改变了步数以后会让画面产生变化）
• 尺寸：一般使用64的倍数，常用的尺寸如512*768（2:3），768*512（3:2），512*512（1:1），768*1152（2:3），1152*768（3:2），不限于这些尺寸，只是说这些尺寸下抽卡出现好画面的几率更高一些
• 生成批次、每批数量：在前期抽卡阶段（没有开高清修复阶段），可以把生成数量提高，来寻找喜欢的画面，在找到自己喜欢的画面后则需要设1去更精细化的抽卡

7、提示词相关性

1、提示词相关性：3-5之间效果更佳，如果没有出现IP可能是因为场景权重过高导致IP消失，可以尝试降低相关性或减少场景描述，提示词相关性是影响画面元素的非常重要的参数之一（其他影响的因素还有，迭代步数，重绘幅度，以及尺寸）

8、抽卡环节（快乐时间来了）

我们只需要嗑着瓜子，看着电视或者坐着别的事情，去挑一个动作、构图、元素、画面大致满意的底图（来作为后续打开高清的基础）

9、开启高清修复（完成一幅Joy大作）

在我们选出我们满意的底图后，需要做的就是锁定我们的seed，打开高清修复，调整我们的重绘幅度（重回幅度会影响画面变化的幅度，越低则变化越小，越高则变化越大）

• 锁定我们的seed值

• 将我们的放大算法改为：R-ESRGAN 4x+，调整重绘幅度0.1-0.7

• 保存我们想要的图

如果你对IP海报生成有好的想法，可在评论区留言反馈，也希望和大家有更多的交流和学习，感谢大家支持哦！！

作者：京东零售 徐仲巍

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