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这是一个关于In-Context-Lora微调模型
9张图训练，不同类型得出结论：
1.汉字训练无效
2.服装/产品类（不是过于复杂的）精确描述后放置白底图上，训练后能精确复刻
3.如果忽略了部分描述，训练后生成图片也会把相应的白底元素忽略
4.1之前一张训练银杏的图，正常flux训练结果不理想，这里用In-Context-Lora的方式微调效果很棒，能还原和创意改变场景元素
4.2汉服的训练手持油纸伞效果非常好（本质也是抠图，至于抠图和原图上下文这个有没有什么我就搞不懂了）
5.意外发现Flux底膜的古琴训练的很好，加上一些古琴的修饰即可
6.老问题，滑雪板的固定器还原还是有bug，但是滑雪板的还原度比Flux直接训练的要好一点
7.训练的Config文件： https://github.com/ali-vilab/In-Context-LoRA/tree/main/config
8.我用4090 24g卡训练爆显存了，注意打开.yml文件的注释：low_vram: true