在训练Stable Diffusion的Lora模型时,如果希望生成的图片保留某个特定特征,在图片描述文本中添加该特征或不添加,会有不同的效果:
- 如果在描述中添加该特征
那么模型训练过程中会强化“图像内容与这一特征词的联系”,生成的样本更可能保留该特征。
但可能导致生成样本缺乏多样性,过于倾向于匹配特征词。
- 如果不在描述中添加该特征
模型并不会特别强化特征的联系,生成样本会更多样,但特定特征不一定总能出现。
- 建议折中的方法:
对一个特征,只在一部分图像的描述中添加特征词,另一部分不添加。
这样可以在训练中建立特征联系,同时保证样本多样性。
并且可以逐步增加或减少特征词使用比例,实现渐进强化的效果。
综上所述,添加或不添加特征词都有利弊,需要权衡训练目标和样本多样性。适当调节特征词使用比例可以实现渐进强化的效果。