版本 2
变更日志
添加了负向标记：
x_out_of_mirror（防止镜面外的反射）
x_differect_reflection（抑制错误的对称性）
different reflection（与 x_out_of_mirror 相同，但为 Danbooru 标签）
将带有负向标记的 AI 生成图像添加至数据集。
训练轮次从版本 1 的 10 轮增加至 60 轮。
使用清洗后的词典进行训练：x_mirror_reflection、x_reflection_face、x_reflection_facing_aside、x_reflection_facing_away、reflection、mirror、hand on mirror、full-length mirror、broken mirror、reflection focus、looking at mirror。
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测试
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holy mix illustrous, spo, dmd2, 8 步, 1 cfg，使用镜面 LoRA，25 次运行
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正向提示：
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masterpiece, best quality, amazing quality, very aesthetic, absurdres, newest,
1girl, solo,
(((x_mirror_reflection))), reflection, mirror,
{||hand on mirror},
{|||full-length mirror},
{||broken mirror}
{||reflection focus},
{x_reflection_face, looking at mirror|x_reflection_facing_aside, {looking at viewer|looking at another|looking back, looking to the side, facing away}|x_reflection_facing_away, {looking at viewer|looking at another|looking back, looking to the side, facing away}}
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32% — 严格镜像
16% — 严格镜像但超出镜面边界
48% — 错误对称
4% — 无意义结果（提示理解错误）
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holy mix illustrous, spo, dmd2, 8 步, 1 cfg，不使用镜面 LoRA，25 次运行
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正向提示：同上
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8% — 严格镜像
4% — 严格镜像但超出镜面边界
56% — 错误对称
32% — 无意义结果（提示理解错误）
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holy mix illustrous, spo, 20 步, 6 cfg，使用镜面 LoRA，25 次运行
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正向提示：同上
负向提示：x_out_of_mirror, x_differect_reflection, different reflection
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40% — 严格镜像
16% — 严格镜像但超出镜面边界
40% — 错误对称
4% — 无意义结果（提示理解错误）
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holy mix illustrous, spo, 20 步, 6 cfg，不使用镜面 LoRA，25 次运行
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正向提示：同上
负向提示：同上
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16% — 严格镜像
0% — 严格镜像但超出镜面边界
16% — 错误对称
68% — 无意义结果（提示理解错误）
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假设：LoRA 权重翻倍可优化结果。
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Illustrous, spo, dmd2, 8 步, 1.5 cfg，使用镜面 LoRA，25 次运行
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正向提示：同上
负向提示：同上
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32% — 严格镜像
20% — 严格镜像但超出镜面边界
36% — 错误对称
12% — 无意义结果（提示理解错误）
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Illustrous, spo, dmd2, 8 步, 1.5 cfg，不使用镜面 LoRA，25 次运行
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正向提示：同上
负向提示：同上
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12% — 严格镜像
0% — 严格镜像但超出镜面边界
32% — 错误对称
56% — 无意义结果（提示理解错误）
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Illustrous, spo, dmd2, 8 步, 1.5 cfg，使用 2 倍强度镜面 LoRA，25 次运行
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正向提示：同上
负向提示：同上
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60% — 严格镜像
2% — 严格镜像但超出镜面边界
36% — 错误对称
0% — 无意义结果（提示理解错误）
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Illustrous, spo, dmd2, 8 步, 1.5 cfg，使用 3 倍强度镜面 LoRA，50 次运行
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正向提示：同上
负向提示：同上
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36% — 严格镜像
0% — 严格镜像但超出镜面边界
62% — 错误对称
2% — 无意义结果（提示理解错误）
且本批次所有结果质量显著降低。
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总结
本版本将获得严格镜像的概率提高了 24%。
负向提示将获得严格镜像的概率提高了 8%。
尝试提高 LoRA 权重。
过高的 LoRA 权重（>2）会破坏结果。
