尝试优化基础模型中缺乏华人形象的问题，使用 500 张人物环境肖像照，典型职业肖像照和环境照训练，力图覆盖不同性别和年龄段。

使用时无需 Trigger Words，在 SD 1.5 下权重一般不超过 0.8，在 SDXL 1.0 下权重可提高到 1.0。

注意：easynegative 和 ng_deepnegative_v1_75t 两个 Embeddings 会影响此 LoRA 效果，请避免同时使用。

V2.0 for SDXL 1.0 更新：

SDXL 1.0 对亚洲人形象的支持，相对于 SD 1.5 已经有了很大的提升。 我仍然针对 SDXL 训练了一个版本，在基础模型表现不佳的情况下可以尝试使用此 LoRA。

以下的说明主要针对 SD 1.5 版本。

V2.0 for SD 1.5 更新：

1. 以 fp16 精度保存，以提供对早期显卡的支持。

2. 基于 Realistic Vision v2.0 训练，大幅提高 epochs 到 80，大幅提高了人物形象和场景的真实性。

3. 由于真实性的提高，可能在一些情况下，美学效果有所降低。如需要可继续使用 V1.2 版。

以下是基于 Realistic Vision v2.0 进行的 4 组对比，展示基础模型原生亚洲人（Asian），华人（Chinese）与本 LoRA 在权重 0.8 下生成的华人形象的区别：

此 LoRA 可与主要的基础模型配合使用。以下是基于 5 个常用基础模型（Realistic Vision v4.0，ReV Animated v1.2.2，Deliberate v2，ChilloutMix，Disney Pixar Cartoon type B v1.0）的应用效果对比：

如果我的工作对你有帮助，欢迎留下你的评价和评论，也请试用我的其他 LoRA 作品。你的支持对我非常重要。

最后埋了一下快递小哥的彩蛋，请自行挖掘😀