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：
以 fp16 精度保存，以提供对早期显卡的支持。
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。
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😀
Description
调整了一些训练参数（Clip Skip 由 2 改为 1），和 V1.1 版本区别不大。