在39张低质量图像上训练，未进行上采样，尽可能紧密地裁剪围绕笼子。大多数为256像素，来自lockedupslut的视频/图片，数据集中标记为source-lus1、2、3、4。所有图像均标记为“真实感”，大多数标记为“特写”。有3张图片仅裁剪了锁的部分，未显示整个管体。
4/4 维度/透明度。18个epoch，1188步，批次大小为4。使用Adafactor优化器，学习率0.0003，余弦调度并重启3次。SNR gamma为5。无噪声偏移。
效果很差，但我只有低分辨率的视频截图，大约240p，实在无能为力。也没有侧面视角的图片，所以我只能把现有的“腿朝上”图片旋转来制作一个。
我原本以为0.0003的学习率可行，因为之前的实验中我用的是上采样图像，但这次由于低分辨率图像的分桶处理，实际有效学习率被大幅降低，导致有些生成结果根本无法正确连接管体与金属环。所以一个小贴士：如果你在CivitAI上训练，尽量上采样高质量图片，下采样低质量图片，或许能改善效果。
裁剪虽然降低了真实感风格的影响，但因为我裁剪得太狠，导致模型会错误地将阴茎和肛塞都渲染成金属材质，即使没有提示词也会不断添加金属肛塞。也许训练集中需要包含完整的臀部或完整阴茎的图片，才能阻止LoRA对它们造成扭曲。
