Boreal-H，一個可以提升生成視頻真實感的LoRA模型。Boreal-H模型特別針對騰訊HunyuanVideo優化過。

Boreal-HL的主要功能：

• 提高細節表現：Boreal-HL通過改進模型參數，使生成的視頻在細節表現上比傳統方法更為出色。

• 增強真實感：這個ai模型能夠創造出更自然的背景，改善膚色質感，提供更真實的光照效果，從而使得生成的視頻更加符合現實場景。這一功能對于影視制作、游戲開發等領域尤為重要。

• 避免淺景深問題：Boreal-HL還特別優化了對于景深的處理能力，使用戶在生成時避免因景深控制不當而造成的效果不佳。

Boreal-HL的訓練細節：

• 訓練周期（epochs）：600

• 梯度累積步數（gradient accumulations steps）：4

• 學習率（learning rate）：0.0002 這種專業化的訓練流程和設定確保了模型在生成視頻時，能夠保留更高的細節與真實感。

Boreal-HL模型采用大約150張公共領域的圖片進行訓練，訓練數據很少，而且這些圖片多來自2010年代初期。很奇怪為什么用這么久以前的照片來訓練，而且這種訓練策略造成了模型在某些情況下表現出過度訓練的特征，影響了生成結果的多樣性和穩定性。對于生成的輸出，建議用戶根據具體場景調整模型的強度設置，一般建議在0.6左右，就可以達到比較好的生成效果了。

在參數調整上，用戶可根據需要靈活改變步驟、分辨率和引導強度等，用戶報告也顯示，在嘗試不同的種子時，生成的內容會有顯著差異，探索性調整是得到最佳輸出的重要手段。此外，該模型也適用于圖像生成，特別是在使用視頻的初始幀時。

Boreal-HL Lora下載地址：https://civitai.com/models/1222102/boreal-hl