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V3.0
相比之前的版本有大幅度的进步，主要还是体现在污染少，泛化好，使用方便这几个方面。
品牌：某觅
所属系列：极光纯享2.0
材质：8D528N
颜色：black
在差异提取法3.0的基础上又对制作方法进行了一定的改良，实拍制作。
为了方便使用，以后我制作的LORA触发词全部都是tutututu,四个tu。
对于这个LORA，触发词为：
tutututu,blackpantyhose,
各种大模型都很友好。
使用方法：
1、确保你正确的使用LORA.
2、CLIP终止层数建议设置为2.
3、权重看需要，从0到1都可以，建议0.6开始。
4、触发词为：tutututu,blackpantyhose,（开裆的话加入提示词Crotchlesspantyhose）
5、负面不要加的太多，否则会对LORA的效果产生影响。
6、提示词引导系数(CFGScale)可以从7开始尝试。
7、采样方法我喜欢用DDIM,其他的其实也还好，参数多多尝试哈~
如果您在使用中遇到问题，可以给我留言。
期待您的作品！
期待您的作品！
期待您的作品！
祝你玩的开心。
感谢您长期以来的信任和支持。有问题请反馈，后面还会继续优化哈~
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1、您应对使用此模型的任何创意作品承担全部责任。
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3、如果将本模型用于商业用途，请通知我，谢谢。
常见问题：
1、什么是差异提取法？
顾名思义，简单来说就是将差异提取出来制作LORA。我们一般的LORA都是拿图直接训练，这样训练出的LORA不可避免的会受到底膜以及其他环境因素污染，所以在出图的时候会对画面产生预料之外的影响。差异提取法制作的LORA会将这些污染去除掉，这样制作出的LORA权重即使开的比较高对画面的污染也很小，模型质量会更好。差异提取法制作起来更复杂，需要的步骤更多。
2、为什么要做这个LORA?
虽然类似的LORA有很多，但是我发现一方面这种LORA大多数不是很贴近现实，很多当下比较流行的服装并没有，而且不够写实。
另外就是质量方面残次不齐，很多LORA对人物本身以及画面的影响比较大,使用起来不够方便。所以打算做一系列的服装LORA。
3、为什么我出不了和你一样的照片？
每个人的电脑配置以及操作环境都不一样，使用的LORA以及插件版本、插件配置等也会有所区别，所以请不要追求一模一样的照片，创作您自己的完美作品吧！
4、如何取得联系？
如果有定制LORA的需求，或者有其他合作意向，可以直接在这里留言，或者联系Q331506796（注明来意）
5、你对差异提取法做了哪些优化？还是只是随便说说？
答：我对涉及代码进行了大量的优化：
1、自动化模型探索：自动从一组模型中生成多种融合模型，类似于参数调优或模型选择的自动化过程，但专注于模型融合。
2、基于欧氏距离的差异性分析：用于比较两个LoRA（Low-RankAdaptation）模型的权重差异。
在差异性分析中，欧氏距离用于量化两个模型权重之间的差异。具体来说：
权重表示：每个LoRA模型的权重可以看作是高维空间中的一个点。权重的每个元素对应空间中的一个维度。
计算差异：通过计算两个模型相应权重之间的欧氏距离，我们可以得到一个数值，表示这两个权重在高维空间中的相对位置差异。
解释差异：较大的欧氏距离意味着两个模型在该权重上的差异较大；较小的距离则意味着它们较为相似。
这种差异性分析用于指导模型融合的决策。例如，如果两个模型在某个权重上的差异很大，可能就需要特别处理这个权重，以确保融合后的模型能够有效地结合两个原始模型的特性。
这些优化完全是针对我自己的素材进行的，因为我的素材有一些特殊性，所以不是传统意义上的差异提取，要有一些取舍。
6、V3.0和V2.0到底有什么不同？
V3.0可以说是一个全新的LORA，可以说是全方位的改进。
一、拍摄
V2.0使用的是SK的极光。为了进一步提高质量，我购买了多款市面上比较好的产品进行对比，有极润K9、极润K1-2.0版、莱觅极光纯享2.0、莱觅极光、莱觅暗金2.0、凌琉光、JM妙不可言、SK极光高密版。
最后经过测试，莱觅极光纯享2.0脱颖而出，效果最好。
为了避免前两个版本不自然的情况，我对拍摄方法进行了特别的处理，比如加入了自然光下的素材，而不是都在影棚打光，这样出来的效果会更自然一些。（主要是要避免中间那一条线一样的光，否则出图会出问题，这也是这个版本重点要改善的地方。）
二、制作
制作中除了使用了自研的融合算法以外，还对数据集进行了深度处理，以确保效果。同时为了避免素材和实际效果不匹配的情况，我制作了两套LORA，智能化融合探索后形成了50个模型。
三、测试
测试效果重点关注如下几个方面：
1、在权重为1时不开修脸，脸部不出现崩坏，尽量保持大模型原本的出图效果。
2、在不添加衣服的描述词时，对黑丝以外的任何画面元素影响最小。
3、鞋子、人物动作、影响最小，不出现画面整体色调变化等。
最后选择了17和24号模型进入下一轮测试环节。
4、测试不同底膜下的出图效果进行比对，并对权重进行探索,特别是加入了很多LORA一起用时的情况。
5、24的效果更好一些，所以最终选择了24号。
6、和全网其他所有的同类型模型横向比对。
6、做一个模型倒贴一千块，买嗨丝就花了七百块，一地鸡毛，解散。