z-image-base-lora训练结果

前情提要:
训练7炉炸6.5炉
结论是:
“一坨”
首先“turbo和base训练出来的lora可以互通”
优势:
1.base说起来拟合速度是比turbo更快的。
2.提示词也可以打触发词+全标了,不会和turbo一样后期不打全标就没效果了。
优势说完了说缺点:
1.首先训练出来的lora效果无论是在base上面使用还是放在turbo上面使用,都没有turbo的lora效果好。(一样的参数和数据集)
2.就拿我没炸的那0.5炉来说,base层于层之间的界限非常模糊,分层几乎是分不出来的,想要lora生效作为前提,效果还想不炸裂就得开全部层。
3.lora训练出来可能会给画面加上奇怪的噪点,如果存在那这个lora的方向基本就死了,无论调整“打标/分辨率/剃度累加/单次大小都是救不活的”
最后:
阿里大骗子能不能把我这三天电费给我补一下:sob::sob::sob::sob:

补充第三点的测试结果:
20-29 炸 低 5%噪点 轮廓消失
10-19 炸 高 20%+噪点 轮廓消失
18-25 炸 高 20%+噪点 轮廓存在(位置错误)
10-15 炸 中 10%+噪点 轮廓消失
5-9 炸 中 消失
0-4 炸 中 消失
4 炸 中 消失
如果lora会导致奇怪的噪点,那么整个lora的所有层只要开一个都会导致画面炸裂。

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我练了一天了,大概15-16次丹,不同的数据集每个100-120张不同角度。训练出来的效果还不如turbo,一致性极差。

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有人阴谋论说这个开源的base是假base,那我反正是屋檐了窝要跑路了,早知还是turbo好

真就是浪费时间,假开源加热度

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一万步跟五千步差不多,:rofl:

用HF上的z-image的试了下,步数拉满,效果也不好。

啊? 开源参数也要搞假的 :distorted_face:

我看GitHub上面有人说这个也是base量化出来的,turbo训练不是基于这个练出来的

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我也看到了,reddit上狂喷base是浪费时间:rofl:

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