Coloring Book HiDream

687 00

Coloring Book HiDream是一个强大的模型,能够为涂色书爱好者和创作者提供高质量的图像资源。通过简单的提示,你可以轻松生成各种风格的涂色书图像。

作者
renderartist
触发词
c0l0ringb00k, coloring book
基础模型
HiDream
Coloring Book HiDream

Coloring Book HiDream这个 HiDream LoRA 基于 Lycoris,能够生成出色的线条艺术风格和涂色书图像,能清楚地展示出使用这个优秀的模型所能达到的质量。

推荐的采样器与调度器

根据训练者的经验,我们推荐使用 LCM 采样器 和 SIMPLE 调度器。在使用 LoRA 时,其他采样器可能会导致图像质量下降,甚至出现幻觉效果。因此,为了确保生成的涂色书图像质量出色,建议遵循这一配置。

参数设置与训练细节

  • 推荐强度:0.3-0.6
  • 训练步骤:2000 步,重复 2 次
  • 学习率:4e-4
  • 训练工具:主分支的 Simple Tuner
  • 数据集:约 90 张合成图像,纵横比为 1:1,尺寸为 1024×1024
  • 训练硬件:配备 24GB VRAM 的 RTX 4090
  • 训练时间:约 3 小时

此外,标注工作是通过 Joy Caption Batch 完成的,其中的指令被修改为限制在 128 个令牌以内(超出此限制将在训练期间被截断)。

图像生成效果

HiDream LoRA 能够根据提示生成非常出色的涂色书图像。无论是简单的图案,还是复杂的线条设计,它都能轻松应对。生成的图像清晰、细腻,线条流畅,为涂色爱好者提供了绝佳的创作素材。

相关图书

SeedVR2-1.4B

SeedVR2-1.4B

SeedVR2-1.4B 是SeedVR2-7B 教师模型的 6 层蒸馏版本。作为一个仅含 14.4 亿参数、6 个 Transformer 块的单步扩散模型,它专为解决 7B 模型在消费级硬件上“过大、过慢、不可用”的痛点而生。
Rebels W4A8 Collection

Rebels W4A8 Collection

Rebels W4A8 是一套专为 ComfyUI 优化的扩散与视频模型量化合集,采用 W4A8(4-bit权重 + 8-bit运算) 格式,实现约 0.56字节/参数 的存储与计算密度。其核心优势在于利用 ComfyUI 原生 asym_w4a8_int8 路径,由 int8 张量核心直接执行矩阵乘法,无需反量化回fp16,区别于GGUF等仅压缩存储但运行时解压的方案。
Anima-2.9B

Anima-2.9B

Anima-2.9B 作为 circlestone-labs/Anima 的微调和层扩展版本,它将 Transformer 深度从 28 层扩展至 40 层,总参数增至约 29 亿,成为目前知识截止最新(2026 年 7 月)、细节表现力最强的开源动漫模型之一。
Anima-Light-Lavender

Anima-Light-Lavender

Anima-Light-Lavender 是以Anima 系列中的 Anima-Base v1.0为基座、经后训练得到的版本。与基座模型相比,本版本的重点是提升模型对 512 token 量级自然语言描述的理解能力,并借助质量更高的训练数据改善整体生成效果。