如何训练光影效果的lora

训练集准备与关键参数配置方案

一、训练集准备要点

素材选择与处理

• 图片质量：选择高分辨率（不低于1024x1024）、光影层次分明的素材，确保明暗过渡自然且细节清晰。
• 多样化覆盖：包含不同光源（如逆光、侧光、顶光）、阴影强度（强/弱阴影）、环境光（自然光/人工光）的样本，每个角度至少3-5张。
• 预处理要求：
  • 统一裁剪为512x512或768x768（需64的倍数）。
  • 去除复杂背景，保留主体光影结构，避免干扰项。

数据增强策略

• 通过调整对比度、亮度模拟不同光照强度（±20%以内）。
• 添加噪点（控制在5%以下）模拟低光环境细节。

二、关键参数配置方案

三、标签处理与算法优化

自动打标优化

• 使用BLIP+Booru双模型联合标注，确保识别"backlighting"、"rim_light"等专业术语。
• 手动补充细节标签：

  hard_lighting, soft_shadow, ambient_occlusion, volumetric_light
  

分层训练策略

• 前30%步数专注底层特征（学习率1e-5）。
• 后70%步数强化高频细节（学习率升至5e-5）。

四、训练后验证方法

测试提示词示例

(masterpiece), (intricate_details), dramatic_lighting, sharp_shadows, <lora:lighting_v1:0.8>

对比验证

• 关闭LoRA时观察基础模型的光影表现。
• 启用LoRA后检查高光/阴影区域的纹理保留度。

注意事项

• 若出现局部过曝/欠曝，需检查正则化图片的光照分布是否覆盖极端场景。
• 建议保存多个中间模型（每200步存档），通过A/B测试选择最优版本。

这样整理后的内容更加清晰易读，方便您进行查阅和修改。