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license: apache-2.0
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# Krea 2 深度参考 LoRA（Depth LoRA）
## 简介
这是一个Krea 2 深度参考 LoRA，可以将深度图转换为高质量的图像。模型在多种数据集上分阶段训练，兼顾整体结构准确性与细节还原能力。
## 训练细节
训练采用两阶段、分辨率递进的策略：
- **第一阶段 —— 512 分辨率预训练**
使用从公开深度数据集中采样的 2000 对图像子集进行训练，所有标注均通过 VLM 重新生成（VLM re-caption），以提升图文对齐质量。该阶段使用恒定学习率 `1e-4`，建立扎实的深度结构先验。
- **第二阶段 —— 1536 高分辨率精修**
在 1536 分辨率的深度数据集上继续训练，重点提升细节重建能力（边缘、细小结构与精细几何）。该阶段改用余弦（cosine）学习率调度，使收敛更加稳定。
| 项目 | 参数 |
| --- | --- |
| LoRA Rank | xxx |
| 第一阶段 | 512 分辨率，2000 对图像（公开深度数据集 + VLM 重打标），恒定学习率 `1e-4` |
| 第二阶段 | 1536 分辨率深度数据集，余弦学习率调度 |
| 总训练轮数 | 50+ epoch |
## 使用方法
⚠️ **本 LoRA 必须配合 EditUtils 插件使用：**
👉 ComfyUI-EditUtils
1. 安装 ComfyUI-EditUtils 插件。
2. 在工作流中加载本 LoRA。
3. 输入原始图像，即可得到对应的深度图。
## 注意事项
- 建议输入图像最长边在 1024 ~ 2048 之间；输入分辨率越高，深度细节越丰富。512 分辨率可能无法正常工作。
- 若不配合 EditUtils 插件使用，将无法正常发挥效果。
## 📬 联系方式
- 𝕏 **Twitter**: [@Lrzjason]
- 📧 **邮箱**: [lrzjason@gmail.com]
- 💬 **QQ 群**: 866612947
- 💬 **微信号**: fkdeai
- 🎨 **CivitAI**: [xiaozhijason]
## 示例
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