Pen-Gesture
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关于此版本
模型描述
你好，此模型旨在帮助生成带有“penetration_gesture”标签的图像，而illustriousXL对该标签理解不足。
此前有其他用户上传了一个同用途的LoRA，但 personally 我觉得它不太稳定，因此我自行训练了一个，现在就在这里分享。
在讨论各版本之前，我想先用几点总结这个LoRA：
它有效吗？是的，它确实有效。
它稳定吗？是的，只需微调即可获得良好效果。
为什么选择这个而不是其他LoRA？目前（撰写时），仅有一个为illustriousXL设计的LoRA试图实现这一手势，但依我拙见，这个更稳定、更通用。
如何获得预览和版本部分所示的效果？可使用与建议相似的提示词/设置。
我喜欢这个模型，如何支持？如果你喜欢我的作品（这耗费了远超我愿意承认的时间与精力），请留下评价，上传你的作品，并与朋友分享。
大部分使用技巧已在版本部分提供，但如果你想了解更多技巧、提示和信息，可阅读下面的章节。
Pen-Gesture（v1）
此版本旨在帮助生成带有“penetration_gesture”标签的图像。遗憾的是，illustriousXL对该标签理解不佳，常生成其他手势（如“kitsune no mado”），甚至更糟——可能将两个词拆开，生成NSFW作品。
v1 能有效解决此问题。虽然它并未完全达到我最初设想的效果，但表现已相当不错。
最初计划是用两个新标签“lefthandp3n”和“righthandp3n”替换“penetration_gesture”，以实现更可控的输出。
但这个计划很快失败了，因为仅80张图片的数据集不足以训练两个如此相近概念的独立关键词。不过，我们达成了核心目标：该手势现在已被LoRA完全理解。
不使用LoRA vs 使用LoRA
如你所见，该LoRA有效（整体为即插即用），但可能仍需些许微调（所有与手相关的生成皆如此）。
大部分测试在Hassaku (Illustrious)上进行，部分在WAI-NSFW-illustrious-SDXL.上完成。
我常用的设置如下：
采样器：Euler A
步数：~28 ~32
CFG：~6 ~6.4
图像经过超分并使用Adetailer处理，以获得更佳最终效果。
超分器：YandereNeoXL_200k
步数：15
去噪强度：0.3
Adetailer：
face
fulleyesdetection
注意：Adetailer 并未用于辅助手部生成 <- 所以手势效果100%来自LoRA。
我遵循的提示结构如下：
{你的提示}, righthandp3n, lefthandp3n <lora:Handp3n:1>
是的，你需要同时使用这两个关键词。
那么该如何使用：
激活关键词：righthandp3n, lefthandp3n
LoRA权重：~1（1为最佳值）
我常在负面提示中添加：“(fewer digits, extra digits, 4 fingers, 6 fingers)”（说实话，这来自我尝试其他人的LoRA时残留的习惯，但因不确定是否必需，故仍提及）
注意：输出结果会因CFG和步数差异而显著变化。若你找到一张喜欢的图，但不幸生成了六指，可微调这些参数，一两次尝试后即可获得理想结果。
通常我保持28步和CFG 6，然后尝试以下操作：
首先，用相同种子、步数30测试。如果仍不满意，则将CFG提升至6.2或6.4 <- 多数情况下这已足够。
我测试得够充分吗？嗯，可以说我的GPU曾被当作煎锅用过 xd。
首次测试分辨率为832*1216，即你先前看到的图像。
注意：两张推荐图像之间唯一的区别是LoRA及两个激活关键词的存在。
第二次测试（896*1152）：
第三次测试（768*1344）：
第四次测试（1024*1024）：
第五次测试（1216*832）：
第六次测试（1152*896）：
第七次测试（1344*768）：
最重要的一次测试是针对知名角色。为测试这一功能，我使用《妖精的尾巴》角色生成了几组图像（为简便起见，仅更换角色，提示词保持一致）：
额外说明：
使用横版分辨率时请注意：模型未使用宽图训练，因此可能表现不佳。为帮助模型，建议在负面提示中加入“multiple_views”标签，以避免生成类似“before/after”的图像。
在提示时请注意，尽管数据集相对均衡，但未包含“深蓝色头发”的图像。因此，有时（取决于种子和提示词）可能出现如1152*896测试中那样的“浅蓝色头发”情况。
非常感谢你阅读完这些内容（我知道我话太多，还经常提供过多不必要的细节）；希望你喜欢这个LoRA，期待在下个模型中再见。