Flux的三步煉丹爐——fluxgym(三):矩陣測試

前面兩篇文章給大家介紹了如何準備素材和怎么煉丹,現在我們拿到訓練完成后的多個Lora怎么才能確定哪個才是我們需要的、效果最好的呢?答案就是使用xyz圖表測試,也稱為矩陣測試,通過控制控制變量的方法對Lora模型批量生圖,從而挑選出效果最好的模型。

下面介紹的方法通過?KepListStuff?插件進行實現:

image.png

普通參數測試工作流如下:

image.png

在本工作流中:“浮點范圍“我是用于控制 Lora 模型的強度,因此設置為:從 0.7 開始,到 1.0 結束,每次增加 0.1 強度。通過”浮點運算“將 Lora 強度賦值到”a“,接著通過”字符串運算“時將

b 和 a 組合到一起輸出到 XYAny 作為 x 值的標簽。

image.png

“Range(Step) - Int“我是用于控制生圖時的步長(steps),因此設置為:從 15 開始,到 25 結束,每次增加 5 步。通過”整數運算“將 steps 賦值到”a“,接著通過”字符串運算“時將

b 和 a 組合到一起輸出到 XYAny 作為 y 值的標簽。

image.png

然后將通過 XYAny 節點的標簽輸入到 XYImage 節點進行輸出,其對應的變化值(Values)在接入 Flux 的生圖工作流中控制 Lora 強度和 steps 參數變化進行生圖。

那我們如果要測試不同的 Lora 模型呢?那也只需進行小小的改動即可,Lora 對比工作流如下:

image.png

將我們不需要的參數部分進行修改,比如我將原本控制 steps 的參數進行舍棄,并改為控制 Lora 模型選擇:通過“整數(范圍)”節點控制 Lora 模型序號的選擇,然后結合“字符串選擇”節點將序號和 Lora 模型名稱結對起來,從而實現 Lora 模型的選擇。

image.png

測試結果如下:

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通過這樣的方法就可以挑選出不同訓練批次的模型中哪個模型的效果更優。但是這個插件有一個小問題:在輸出時 Lora 名稱中的中文無法正常顯示。

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