<h3 id="lora-b9a9htgp1">✨像素画LoRA✨</h3>新版本的 Base LoRA 使用了约 3 万张分辨率最高可达 3072×3072 的图像数据集训练了 5 个 epoch，然后在精挑细选的数据集上，通过差分方式微调了多个 Finetuned LoRA，并按一定比例进行了融合。多阶段训练与融合带来了更好的泛化与适应性，实际使用中效果非常不错。SDXL 的 VAE 在潜空间到像素空间的比例为 1:8，因此仅使用本 LoRA 就能直接生成较为规整的像素风图像。若需要更精确的像素风效果，可在生成后使用 NEAREST 算法进行「先 1/8 缩小，再放大」的后期处理，获得严格对齐的像素画。<hr />✨Pixel Art LoRA✨This new version of the Base LoRA was trained on approximately 30,000 images (up to 3072×3072 resolution) for 5 epochs. We then applied differential training on a cherry-picked dataset to create multiple fine-tuned LoRAs, which were fused in specific ratios. This multi-stage training and fusion greatly enhance both generalization and adaptability, resulting in excellent performance in real use cases.Because SDXL's VAE has a latent-to-pixel ratio of 1:8, simply using this LoRA can produce neatly arranged pixel art. For stricter pixel alignment, you can apply post-processing by using the NEAREST method to downsample to 1/8 and then upsample back, ensuring a precisely aligned pixel look.<hr />日本語版：✨ドット絵LoRA✨新バージョンのベースLoRAは、最大解像度3072×3072の約3万枚の画像データセットを用いて5エポックの学習を行いました。その後、厳選したデータセットをもとに差分方式による微調整を複数のFinetuned LoRAで行い、一定の比率で融合しています。こうした多段階トレーニングと融合により、汎用性と適応性が大幅に向上し、実際の使用でも非常に良好な結果を得られます。SDXLのVAEにおける潜在空間からピクセルへの比率は1:8であるため、このLoRAを使用するだけで整然としたドット絵を生成可能です。より厳密なドット表現が必要な場合は、生成後にNEARESTによる「1/8ダウンサンプリング→アップサンプリング」の後処理を行うことで、ピクセルが正確に揃ったドット絵を得られます。

Pixel Art LoRA [ Noob | IL ]

This version is further trained on 28000+ pictures, have better generalization.

pixel_base_model.safetensors

v2.0

noob vpred 1.0 v2

noob vpred1.0 version

v1.0

No mine, go show some love to the original creator<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://civitai.com/models/938369/pixel-art-lora-noob-or-il">https://civitai.com/models/938369/pixel-art-lora-noob-or-il</a>

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