Malty || Shield Hero
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关于此版本
模型描述
你好,本页面将包含有关我的Malty LoRA的所有信息。
此LoRA旨在帮助生成《盾之勇者成名录》(又称《Tate no Yuusha no Norigari》)中的Malty角色,其训练主要基于以下两个原因:
- 我希望在使用IllustriousXL时获得更稳定的角色表现;
- 我希望为这部作品创建一系列水平一致的LoRA。
这是一个角色LoRA,因此以下部分将按如下结构组织:
- 技术细节部分;
- 技巧与建议部分;
- 测试示例部分;
- 简要总结。
常见问题:此模型是否支持NSFW内容?
简短回答:是的,您可以自由用于此类用途。


该模型使用了30张最高质量的图像数据集进行训练。数据集未经过任何数据增强技术处理,训练过程持续约10个周期,每个周期重复3次。
此LoRA设计使用一个激活关键词,该词能整体体现角色特征,并稳定以下标签:“马尾辫、红发、发饰、绿眼、口红、珠宝、耳环”,以准确还原Malty的外貌。
激活关键词为:
M4lty
强烈建议的额外提示词:
ponytail, red hair, hair ornament, green eyes, lipstick, jewelry, earrings
此LoRA可还原角色的官方服装,使用以下提示词:
armored dress, cape <-- 多数情况下仅需这两个词即可
breastplate, detached sleeves, detached collar, frilled collar, black collar, vambraces, faulds, red gemstone <-- 若需调整盔甲细节,可使用这些词
该LoRA对动漫风格有一定理解力,因此在少数情况下,使用标签“anime screenshot”(“anime coloring”也可辅助)有助于还原动画的画风。
模型训练所用图像主要为“横版”分辨率,因此在横向图像上表现更佳,但在纵向图像上也无明显问题。
由于数据集特性,若无需特写效果,建议在负面提示中添加标签:“close-up”。

该LoRA在大多数方面无明显偏向,唯独在服装方面存在一些限制。
LoRA能清晰识别角色及其官方服饰,但若需移除项圈,必须在正面提示中添加标签“no neckwear”。
“armored dress”这一标签能准确触发官方服装,若使用“princess dress”等泛化标签,LoRA可能会表现不佳。为解决此问题,可将LoRA权重降低至0.8。
若您需要通用提示词的参考(注意:我本人并非专业的提示词撰写者),可尝试如下结构:
masterpiece, high quality, best quality, anime screenshot, <lora:m4lty:1>
1girl, solo, m4lty, red hair, ponytail, green eyes, jewelry, earrings, lipstick, {attire tags}, {actions and/or poses}, {indoors || outdoors}, {background description}
测试时间:
所有测试均在 WAI-NSFW-illustrious-SDXL 模型下进行,参数设置如下:
steps: ~30
cfg: ~6 ~6.4
使用adetailer时:
model: ultrasharp
steps: 15
denoising: 0.25
表情测试:

表情表现范围广泛,无需大幅调整即可自然呈现。服装测试:

- 第一张为官方服装;
- 第二张为随机服装(我选择了一套带有Gyaru风格的校服);
- 第三张测试LoRA对NSFW内容的反应(因本页面设为PG级,故已打码)。
注意:如需移除项圈,必须在正面提示中加入“no neckwear”标签。
我对这个LoRA的评价如何?
我对结果非常满意:它十分灵活,训练成本(时间与资源)不高,尽管数据集规模不大,但效果依然出色。
此LoRA是我角色LoRA收藏系列的一部分,您可在以下位置找到更多:
常见问题:你还会训练《盾之勇者》的其他角色吗?
在撰写此文时,我已训练并测试了《盾之勇者》的其他几个角色LoRA(如Mirelia、Melty、Fitoria),它们将很快发布(可能与本LoRA一同上线)。
不过,由于我目前无意训练Filo和Raphtalia的LoRA,因此我打算暂时止步于这四个角色。未来我也许会训练Glass及其他英雄(但不会很快进行)。
无论如何,一如既往,感谢您阅读这些内容。
如果您喜欢我的作品,欢迎您关注此账号、在此发布您的创作、并与朋友分享您的作品。
希望这份LoRA对您有所帮助,期待在下一批LoRA中再次相见!





















