问题解决了，其实就是网络维度太小了学不到更多信息，调到128/128就好了
。全身模型看起来效果比接头霸王好多了，肢体比例更正常了。不过原素材只有一套衣服，想要换衣服也只能靠出图的时候分层了（nude除外）。而且为了防止原素材单调的背景被学习，训练集的背景都被抠掉了，结果导致模型出图也更趋向于生成相对单色的背景（
补充：通过新的训练发现，出现这种情况首要原因自然是训练集背景单调，但可能也有部分原因是训练集背景没抠干净，模型训练时将没抠干净的背景和白色背景tag混淆，导致出现这种出图效果，此外通过负面词条加入white background可以一定程度上修正）。
不过维度一高就容易过拟合，训练1w多步后loss就掉到0.02了，但感觉仍有一些细节没学到，比如纹身。或许尝试更大的dim？或者更改优化器/学习率？（
补充：loss低不是问题，修改权重就行，细节没学到大概率是训练时加入了纹身的tag但模型并没有将识别的纹身跟纹身tag完美对应，这里最好应该直接删除纹身tag让它跟人物直接绑定）
