关于krea 2的多角色lora训练
大佬，您有没有试过将多个角色塞进一个lora里呢？角色多的情况下有没有必要提高rank使模型学习更多的内容？之前想做多个lora角色合影的照片，但是发现通常排在第一位的lora人物会大量影响第二位的人物形象，最后使得出来的人物像是两人形象特征的融合，于是想尝试将多个角色放进一个lora里，不知道大佬你之前有没有这样做过。
好像您以前似乎是做过两个角色形象融合的模型，那么要避免角色形象融合，光靠打标区分足够么？
大佬，您有没有试过将多个角色塞进一个lora里呢？角色多的情况下有没有必要提高rank使模型学习更多的内容？之前想做多个lora角色合影的照片，但是发现通常排在第一位的lora人物会大量影响第二位的人物形象，最后使得出来的人物像是两人形象特征的融合，于是想尝试将多个角色放进一个lora里，不知道大佬你之前有没有这样做过。
好像您以前似乎是做过两个角色形象融合的模型，那么要避免角色形象融合，光靠打标区分足够么？
以前试过，但效果都不行，这个得看模型本身的能力，目前来说，krea2是可以的，zimage很难；
之前的形象融合lora，是物理意义上的融合，直接把训练完的Lora参数通过算法加权在一起，有点类似把lora堆叠一起生图，和想训练出多角色lora完全不是一条路子；
这个从画内置人物就大概能看出来，在zimage中，输入提示词“双人肖像照，左边是杨幂，杨幂穿着红色长裙，右边是刘亦菲，刘亦菲穿着蓝色T恤”，就会出现你说的形象特征混合的问题，杨也像刘，刘也像杨，这也是以前生图模型普遍的问题；
而在krea2中，输入提示词“Portrait of two people, with Alexandra Anna Daddario on the left wearing a red long dress and Scarlett Johansson on the right wearing a blue T-shirt"，是可以相对清晰画出达达里奥和斯嘉丽的各自特征的，解耦效果好得多；
所以krea2理论上是可以训练多角色lora的；
社区中我也看到过成功的krea2案例了，两个角色的比较多，据说超过5个就很再画出各自特征了，但两三个是比较稳定的；
结合以前的经验和现在社区的说法，krea2靠打标训练两三个角色的多角色lora是足够的，打标需要注意的就是随时要注意方位，左边右边、前景中景以及尽可能使用触发词代指，而非”她“这种代词；
至于rank容量的话，可以尝试提高，但不用提得太大，无论怎么说人物信息尤其是脸部信息是很小的，对于两个人物而言，可能rank8也已经是足够的了，因为理论上而言，rank2的信息就足够存储一张人脸的五官特征；
这个倒也提醒了我，我有空也试一下，有结果会回来告知你。
krea2确实相对比较容易分离概念，也能更稳定地复现多概念；
例图里lora强度为1.5，已经比较明显地分离两个角色的特征了，虽然细看好像还能是看出有点混合，但比之前的模型已经有很大进步了；
1.0强度确实还是不够，相似度不高且特征混合，这应该是我素材和训练步数的问题；
为了快速验证可行性，我直接把以往的素材强行左右拼接起来，变成一个新素材，caption也比较简单，类似“personA，personB，双人场景。画面左侧的 personA 是一名[年龄/性别]，[肤色]，[发色和发型]，[面部特征]，穿着[服装]，[配饰或其他明显特征]。画面右侧的 personB 是一名[年龄/性别]，[肤色]，[发色和发型]，[面部特征]，穿着[服装]，[配饰或其他明显特征]。”这种格式，训练步数也像单角色一样训练不到1000步——目前来看应该是不够的，如果想用更低强度进行使用的话；
不过至少说明之前的经验仍然是可行的——注意caption中方位、触发词的使用以及使用稍高的分辨率（毕竟多人更占空间），也确实不需要太高的rank；
触发词可能也需要变动一下，名字放在首位权重似乎太高了，作为首位触发词，很容易出现第一个人物把后续所有人物的特征都混在一起了，第二个人物反倒可以保持更明显的分离特征，所以应该可以适当往后放增加泛化性；
随之变动的还有素材中人物的方位，像我这么固定左Ａ右Ｂ的肯定不够好，方位随机一些，触发词也能随之变化权重；
另外可能也需要更低的学习率，目前3e-4虽然勉强可行但有点高了，拉低学习率、拉长一些步数应该会稳定许多；
后面有空再试试；
总之可以放手去尝试。
好的，我也去尝试做个训练试试