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Krea2 Face LoRA — 过拟合定量分析

基于 musubi-tuner 训练的 Krea2 RAW 人物面部 LoRA，用于过拟合检测方法的学术研究。

模型说明

• 基础模型：krea/Krea-2-Raw (26.3 GB)
• LoRA 类型：networks.lora_krea2
• LoRA rank：32, alpha=32
• 训练步数：25000（最优 checkpoint: 6000）
• 训练图：41 张 1024×1024 面部图像
• 学习率：3e-4 (AdamW8bit)
• 触发词：cyy

研究目的

本模型是为验证 ArcFace 三指标过拟合检测方法而训练的样本。研究重点为：

1. 对比 CLIP 与 ArcFace 在面部 LoRA 过拟合检测中的准确性
2. 验证社区"150 步/张"经验公式在 Krea2 框架下的适用性
3. 建立可复现的 checkpoint 定量评估流程

核心发现

6000 步为全局最优 checkpoint，所有指标均优于更早和更晚的训练节点。25000 步训练中约 76% 为无效或负效训练。

详细分析见 GitHub 仓库。

免责声明

本模型仅用于学术研究与技术验证。训练数据来源于公开可获取的互联网图像。禁止用于任何商业用途或生成不当内容。

许可证

本仓库中的分析报告、脚本、工作流文件按 MIT 许可证发布。