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V3版本是在V2版本的基础上，加入大量素材重新训练，再进行后期处理模型而得。素材收集和训练之前分享过大致流程，这里不再赘述。下面我会着重介绍我发现的模型处理新方式，分享给大家。 在模型训练测试后，我们会得到一个效果还不错的模型文件，但效果几乎完全取决于我们的素材质量，我们后期能改变的微乎其微。然而，我发现lora blockweight和supermerger这两个插件最近有了许多重大更新，能够进行模型的后期处理，我挑几个重点的和大家分享，具体的大家可以去插件作者的页面了解。 第一，lora blockweight（下面简称为lbw）现在支持不同权重、不同分层（如IN04-OUT4）的生成xyz图进行直观对比，方便我们在融入一些功能性lora进底模前进行测试。在我的测试中，利用lbw测试lora分层影响底模生图的效果，再将lora用supermerger分层融合进底模，可以最大程度降低lora对底模构图的影响，并且产生不错的效果。例如，V3版本融入了一个改善手部的lora，直接融入时测试会影响原构图和光线，但是用效果好的分层融入进去时，出的图除了手部不同，光线和构图方面都只有十分微小的改变，达到最好的融入效果。 第二，supermerger插件更新了一个Adjust功能，这个功能支持我们在已有的模型文件中，改变它的IN层、OUT层、OUT2层来增加（或减少）细节噪点，还可以改变模型的对比度、亮度和色调（青-红、红-绿、黄-蓝），而且操作非常简单，直接拉动想改变的不同层的条就可以调节模型。经过我的实测，在你想增加模型生图的细节时，最好只调高IN层和OUT层的数值，OUT2层在调高数值时容易产生较多噪点，影响生图观感。 新的收获最重要的就是这两点，还有很多细节，如果一一列举就篇幅太长了，大家多多去实验测试，一定能发现意想不到的惊喜！