Horny Cow Girl Potion

내 창작물을 보라! 이 마법의 포션(lora)을 만들기 위해 수일간의 노력을 기울였고, 이를 마신 자를 성욕이 넘치는 소녀 소녀로 변신시킨다. 마침내 성공했다! 보통 사람에게는 이 포션 한 방울에 9,999 골드 코인을 청구하겠지만, 오늘은 특별히 관대해졌다. 그래서 특별한 제안을 드리자! 원하시는 대상과 그 대상에게 이 포션이 부여할 특별한 특성을 설명해 주세요. 그 후는 제가 알아서 처리하겠습니다. 나의 텔레포테이션 마법이 포션의 무료 샘플과 그 몸에 바르는 방법에 대한 지시를 대상의 위치로 전송할 것입니다. 이미지 생성을 시작하는 즉시 즉시 배달이 완료되며, 받으신 이미지는 한 시간 후의 대상의 운명을 정확히 보여줄 것입니다! 그리고 이 모든 것이 무료입니다! 놀라움! 제가 원하는 유일한 것은, 효과가 마음에 드신다면 여러분의 버즈를 조금 내어주셨으면 합니다. 버즈를 보내지 않으셔도 괜찮습니다. 다만 이 포션의 효과가 영구적이지 않다는 점을 기억해 주세요. 무료 샘플을 주문하기 전에 대상에게 반드시 연락하여, 포션이 도달했을 때 그 효과에 대해 완전히 인지하고 동의할 수 있도록 해야 합니다. 이는 정보에 기반한 동의의 중요성과 사이코패스적 행동을 피하기 위함입니다. 이 역할극은 이 순간까지입니다. 다음에 제가 또 다른 포션, 주문, 또는 부적을 가지고 돌아올 때까지요. 하지만 떠나기 전, 이 포션의 설명서를 드리겠습니다. 이 포션은 매우 복잡하니까요:

에포크 33, 230장 이상의 이미지. Clip Skip 2, 포션(Lora) 무게 1

트리거: HCGP

소 무늬: (색상) 소 무늬, 소 무늬, 동물 무늬

소 무늬가 있는 옷: 소 무늬 (의류 이름 (예: 비키니)), 무늬 (의류 이름), (의류 이름)

- 학습된 의류: 비키니, 장갑, 히그스, 슬링샷 수영복, 레오타드, 패스티/마에바리 및 (기본 색상 사용하지 않을 경우) 헤어밴드. 장갑의 경우 '핑거리스 장갑'을 사용해 보세요.

분리된 소 무늬 소매: 소 무늬 소매, 분리된 소매

- 이 경우에 특별히 적용됩니다.

헤어밴드, 가짜 뿔, 가짜 귀: 헤어밴드, (색상) 헤어밴드, 뿔, 가짜 뿔, 소 뿔, (색상) 뿔, 소 귀, 가짜 동물 귀, 동물 귀

- 머리에서 귀/뿔을 원한다면 헤어밴드는 사용하지 마세요. '메이드 헤드장식'도 헤어밴드의 다른 종류로 작동합니다. 또한 '가짜 뿔'과 '가짜 동물 귀'는 제거하세요. 또한 '더 큰 뿔'을 사용하면 이론적으로 더 큰 뿔이 생성되며, 이는 소 뿔일 수도 있고 아닐 수도 있습니다(특히 '소 뿔' 트리거를 사용하지 않을 경우).

귀 태그: 귀 태그, 태그

사람 귀: 사람 귀

- 테스트되지 않았지만, 이론적으로 양성 태그에서는 사람 귀를 보여주고, 음성 태그에서는 숨기는 데 사용됩니다. 소 귀만 원할 때 유용합니다.

목걸이와 종: 목걸이, (색상) 목걸이, 벨트 목걸이, 목 벨, 소 종

- '소 종'을 제거하면 일반적인 종이 생성될 수 있습니다. 또한 '진진 벨'을 사용하면 진진한 소리를 낼 수 있습니다. '리스'도 학습되었지만, 몇 차례 테스트한 결과 약간 비일관적인 결과를 보였습니다.

비키니 세부 사항 1: 스트링 비키니, 마이크로 비키니, 사이드 티 비키니 바텀, 하이레그, 하이레그 비키니

비키니 세부 사항 2: O-링, O-링 비키니, O-링 바텀, O-링 탑

비키니 세부 사항 3: 아이패치 비키니, 비키니 들어올리기, 옷 들어올리기, 스스로 옷을 들어올리기, 풀린 비키니

비키니 세부 사항 4: 탑만, 바텀 없음 (또는: 바텀만, 탑 없음)

비키니 세부 사항 5: 바텀 옆으로, 옷 옆으로

- 세부 사항 5는 성적 장면에 적합합니다.

옷 속 비키니 예시: 옷 속 비키니, 열린 옷, (의류 이름), 열린 (의류 이름 (예: 재킷, 바디수트 등)) 또는 비키니 아래 옷, 스커트, 스커트 들어올리기, 셔츠, 셔츠 들어올리기, 옷 들어올리기

- 물론 이것은 비키니 자체 태그에 추가되는 것입니다.

가슴 크기: 평평한 가슴, 작은 가슴, 중간 가슴, 큰 가슴, 엄청난 가슴, 거대한 가슴

- '성숙한, 성숙한 여성'과 같은 태그를 사용하고, 특히 '평평한 가슴'이나 '작은 가슴'을 사용할 때 부정적 태그도 함께 사용하여 나쁜 결과를 방지하세요.

가슴 관련 기타: 아레올라 미끄러짐, 젖꼭지 미끄러짐, 늘어진 가슴

가짜 소 꼬리 항문 플러그: 꼬리, 소 꼬리, 엉덩이, 가짜 꼬리, 분석 꼬리, 항문 플러그, 성도구, 분석 물체 삽입, 물체 삽입

- 진짜 소 꼬리를 원한다면 단순히 '꼬리, 소 꼬리'와 아마도 '엉덩이'만 사용하세요. '뒤에서'도 잘 사용할 수 있습니다.

성욕 관련 기타 세부 사항: 땀, 수증기, 반짝이는 피부, 얼굴 홍조, 기호 모양의 동공, 심장 모양의 동공, 빛나는 눈, 굴러가는 눈, 피부 함몰, 혀, 혀 내밀기, 질액, 질액 떨어짐, 질

- 심장 외에도 다른 모양의 동공도 가능합니다.

두 인물이 가슴을 서로 눌러붙인 경우: 가슴 누르기

손으로 젖 짜기: 젖 분비, 자신의 가슴 잡기, 손으로 젖 짜기, 젖꼭지, 젖꼭지 조임, 용기에 젖 짜기, 버킷, 우유

- 젖 분비는 꽤 잘 작동합니다. '버킷에 젖 짜기'와 같은 태그도 추가해 보세요. 컵을 사용하면 '컵' 태그도 가능할 수 있습니다. '용기에 젖 짜기, 버킷'은 원하지 않는다면 제거하세요. 또한 여러 인물이 등장할 경우 '다른 사람의 가슴 잡기'를 사용해 다른 사람이 젖을 짜게 할 수 있습니다. '젖꼭지 조임'을 제거하면 손이 젖꼭지에서 더 멀어질 수 있습니다. 마지막으로 '옷을 입은 채로 젖 짜기'도 존재하지만 테스트되지 않았습니다.

기계로 젖 짜기: 젖 분비, 젖 짜는 기계, 유방 펌프, 젖꼭지, 우유, 호스가 프레임 밖으로 나가기

- '젖꼭지'를 제외하면 비투명하게 보일 수 있습니다. '호스가 프레임 밖으로 나가기'는 실제 호스를 생성할 수도 있지만, 두 가슴 사이에 우유가 펌프로 이동하는 이상한 결과를 방지하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 이 때문에 어떤 이유로든 캐릭터가 우유를 소변처럼 배출한다면, 부정적 태그에 '소변, 오줌'을 추가하세요. 또한 '우유봉'은 이론적으로 젖을 짜는 여성 앞에 기둥을 생성해야 하지만, 현재는 의도한 대로 작동하지 않는 것 같습니다.

젖 짜기 약탈: 몸을 굽힘, 팔을 뒤로, 체인, 체인에 묶임, 묶임, 묶인 팔, BDM, 약탈, 제한

- 기계로 젖 짜기 태그와 함께 사용하면 캐릭터가 천장에 체인으로 묶여 서서 젖을 짜는 모습이 생성됩니다. 이 개념을 조금 더 발전시키면 멋진 결과를 얻을 수 있습니다.

우유 있나요?: 우유, 우유 병, 병, 들고 있음, 병 들고 있음

- 병에 표시할 텍스트로 '"MILK"'(따옴표 포함)도 태그로 존재하지만, 아직 테스트하지 않았습니다.

장소 아이디어: 야외, 풀 위, 풀, 나무, 울타리 OR 실내, 옷장

감염된 상태: 하이포니시스, @ @, 정신 조종, 나선형

자세 아이디어: 가슴 밑에 팔 OR 누운 자세

테스트되지 않았지만 작동할 것으로 예상되는 신체 태그: 임신, 통통한, 비만

테스트되지 않았지만 작동할 가능성이 있는 기타 태그: 가슴 빨기, 떨림, 소, 스티럽 다리용 의류, 머리 쓰다듬기, 흘린 우유

- '소' 태그는 배경에 일반적인 소를 한 마리 추가할 뿐이며, 데이터에 성적 요소는 전혀 없습니다. 따라서 효과가 잘 나타나지 않을 수도 있습니다. '흘린 우유'를 사용하려면, 캐릭터 전체를 우유로 덮고 싶다면 '우유' 및 기타 태그를 함께 사용해 보세요. 바닥에 우유를 흘리는 장면에도 유용할 수 있지만 확신은 없습니다.

테스트되지 않은 성적 행동: 성관계, 뒤에서 성관계, 집단 성관계 OR 임박한 침투, 임박한 질 침투

부정적 프롬프트: 텍스트, 영문 텍스트, 일본어 텍스트, 트위터 사용자명, URL 주소, 워터마크, 서명, 다중 시점, 단순 배경, 흰색 배경, 흰색 테두리

특히 선택적 부정적 프롬프트: 말하는 심장, 말하는 분노 정맥, 말하는 홍조, 대화상자, 심장, 할로, 검열

마지막으로, 포션이 적용되기 전에 캐릭터가 남성임을 보여주는 신분증을 표시하고자 '성전환, 성전환(MTF), 신분증, 성전환 신분증'이라는 아이디어를 시도했습니다. 이 아이디어는 흥미롭고 향후 별도의 LoRA로 발전할 수 있을 것 같습니다... 시도해 보실 수 있지만, 현재는 학습 데이터가 부족하여 결과가 다소 미흡합니다. 기대보다는 꽤 나은 편이지만, 여전히 만족스럽지는 않습니다.