进阶文档‐Scene Lora
此前EP更多关注在有模板的人像替换上，但这种情况下，模版的变化是非常小的，但许多用户期待可以基于一套已有的模板，可以生成一套多变的其它模板。
场景Lora的训练用于支持用户对多变场景模板的需求，用户可以通过上传一套同类型的已有的模板，然后训练一个场景的Lora。
在使用时，EP会基于该Lora进行文生图，然后再进行EP的链路，获得指定场景下的AI写真图片。
场景Lora选项在一开始的时候是折叠的，可以通过点击打开：
我们会在EP中预设一定的场景Lora，初次点击某个Lora时会自动进行下载，每个场景Lora大约200M左右；
在点击某个场景Lora后，Text2Photo Input Prompt与Scene Lora的名称会自动进行更改。
然后修改下方的user_0 id开始生成即可：
最后我们可以获得生成结果：
- 初次点击预设的场景Lora会进行下载，看起来好像卡了一样，这个不碍事。
- 点击场景Lora会自动填充prompt与scene id，如果期望与场景Lora最大程度的相像，尽量不修改prompt与scene id。
- 如果想取消场景Lora的应用，可以选择none。
- 如果是自己训练场景Lora，刚训练的Lora不会自动加载，需要点击右边的刷新按钮进行刷新。
训练可以以极简风(Minimalism)为例进行第一次训练，后面按照类似的方式进行图片准备即可。
Updated PR #351: 用户可以在上传训练图片和对应的文本描述（.txt 后缀，且文件名与对应的训练图片一致；训练数据集的格式可以参考 Christmas with caption）。该功能适用于不同场景模板图片之间存在较大的差异，无法用固定文本去描述所有训练图片的情形。在预测阶段，会从训练的文本描述中随机选取一个填充在 Text2Photo Input Prompt 中。
场景Lora的训练界面与人物训练界面类似，可以通过选择The Type of Lora进行修改，选择Train Scene Lora即可，选择后一些训练参数会自动更新。
如下图所示，带框的参数是会自动出现与修改的，参数及其作用如下：
- Corresponding Prompts to the Template（与模板相关的描述）：必填，与训练图片相对应的描述，尽量描述每个训练相似的部分，以预设的Christmas_1为例，典型图片如图所示，此时她的提示词为：1girl, red sweater, antlers, candy_cane, cherry, christmas, christmas_ornaments, gift, gift_box, holly, long_hair, merry_christmas, ornament, reindeer, reindeer_costume, santa_costume, snow, snowflakes, wreath，基本包含了该训练图片的所有元素。Updated PR #351: 如果用户上传了训练图片对应的描述文件，则不用填写该栏。
- crop ratio：默认为3，代表 人脸裁剪时，附近背景的填充比例。值越大，人脸附近的背景越多；值越少，人脸附近的背景越少。为1时基本只包含人脸。 Updated PR #351: crop ratio 小于 1 时，不会对用户上传的训练图片进行裁剪，从而能够在使用场景 Lora 推理时生成类似训练图片的背景以及服饰信息。
- resolution：默认为768，代表 训练图片的分辨率，由于背景的内容一般比人脸更多，所以更高的分辨率可以取得更好的结果。
- rank和network alpha：默认为256和128，相比与人像Lora，rank从128提升到256，可以训练更多的背景信息到Lora中，性能更好。
在选择好The Type of Lora并且对应参数变化后，在左侧进行期望的场景风格模板的上传，需要注意的是，上传的场景模板需要包含人物与人像，不然无法自动检测与裁剪。
- 请上传大概15-20张图片进行训练，太少的图片容易导致场景Lora过拟合，导致效果不好。
- 上传的场景模板需要包含人物与人像，不然无法自动检测与裁剪。
- 尽量不要在训练图片中包含手部，因为Stable Diffusion画手画不好，容易导致出图质量低。