简介：

此 LoRA 使用来自公共社区的开源图像训练，专注于毛茸茸的男性角色（bara）。它旨在增强图像细节和场景复杂性，同时融入个人审美优化，具备较强的泛化能力。该模型并非用于复刻特定艺术家的风格或技法，对基础模型艺术风格的影响极小，具体效果可能因提示词或基础模型的不同而略有差异。

使用建议：

• 无需特定触发词

• 建议配合以下提示词使用：男性焦点、毛茸茸、毛茸茸男性、bara、肌肉男性

• 虽然作为 v-pred 模型训练，但也兼容 EPS 模型。

• 该模型对基础模型的艺术风格影响较小，结果可能因所用提示词或基础模型而略有不同。

• 由于训练中针对特定角色特征，你可能会偶尔看到某种特定模式出现。

  • 为避免出现菱形身体标记/纹身，请在负面提示中添加以下内容---尤其是虎型毛茸茸角色**：** diamond (shape)

V3.9 BioGenesis：

基本用法与 3.6 版本相同，仅新增一个触发词：“s4mm2r”。该版本使用与夏季主题相关的图像训练——是的，该领域内毛茸茸内容泛滥，因此我决定将其作为一个独立概念进行训练。

我已从 LoKR 切换为 LoHA，将训练集扩展至超过 20,000 张图像，并增强了对生成成人男性人类的支持。这有助于提升某些 Illustrious 模型（可能缺乏强烈毛茸茸概念）生成 bara 风格毛茸茸男性角色的能力。

与以往版本相比，此版本拟合度更低，缺乏鲜明独特的风格。单独使用时，只要你的基础模型不锁定在过于僵化的风格中，它能基于不同种子生成更多样化的图像。这意味着它继承了 2.8 版本易于调校的特性，且响应更灵敏、更灵活。但同时也失去了对特定角色的代表性，因此你不再需要处理那些菱形身体图案。

注意：在使用 Vpred 版本基础模型时，该版本与 EPS 版本基础模型在艺术家字符串匹配程度上存在差异。请根据你的模型进行实验和调整。

在此之前，V3.8 经历了大量失败尝试。我花了不少时间研读关于训练的学术论文，才最终理清思路。现在，V3.9 相比早期版本可能不再那么突出或独特——多样性和保真度总是存在权衡。我很期待你的反馈，希望你使用愉快！

V3.7 Vishvarupa：

使用与触发词

• 基本用法与 3.6 版本相同。

• 仍沿用此前的九个触发词，可自由组合搭配。

多人图像生成

本次更新专门对包含多人的训练图像进行了分类与处理。

• 稳定性提升：经过多次测试，我发现当此 LoRA 单独使用时，即使在过拟合其风格的权重下，也不易引发如“断指”或“多头”等严重问题。

• 故障排除：如果你仍遇到此类结构问题，原因可能是以下之一：

  • 你的基础模型：确保你所用基础模型本身具有良好的解剖结构能力。

  • LoRA 组合：问题可能源于你同时使用的其他 LoRA 造成过拟合。

  • 你的标签：检查并调整你的提示词，因为标签本身也会影响最终结构。

权重与风格

• 在某些基础模型上，权重为 1.0 时风格表现较强。

• 权重为 0.8 或更低 时风格更柔和，适合日常使用，或与其他 LoRA 混合时不致压倒它们。

• 该模型仍能与艺术家字符串完美配合。

致谢

特别感谢 Soxan 的支持与协助。他们提供了宝贵的灵感，帮助改进模型，并参与了测试工作。

V3.6 Cumulonimbus：

新版本优化了训练集，因此基础风格与以往版本不同。我在训练数据中加入了2.5D 风格图像，显著提升了 LoRA 在材质泛化方面的能力。你会发现，物体、皮肤等纹理现在会更贴近你的基础模型固有风格。

本版本最大的变化是引入了9 个独立触发词。每个触发词均基于不同概念训练，具有略微独特的风格、纹理与效果。鼓励你混合、搭配并调节各触发词的权重，以找到最契合你创作的组合。以下是根据训练数据和我实验总结的每个触发词说明：

* an@t0my：训练于解剖细节极佳的图像，用于提升并修正生成图像中的解剖错误。

* bu2nF1ght：训练于红色主导色调或战斗主题的图像，推荐用于创作此类题材。

* chr0m@t1cAbe2r@t1on：训练于带有色差或淡彩/柔色调的图像，推荐用于实现这些特定视觉效果或氛围。

* c0nc8pt：训练于角色设计突出的图像，包括牛仔镜头、半身像和全身肖像，用于生成清晰的角色概念。

* d@rkF@nt@sy：训练于黑暗奇幻主题图像，推荐用于该类型创作。

* F@nt@sy：训练于具有鲜明奇幻或手绘/绘画风格场景的图像，适合创建奇幻环境。

m18ed,：训练于主题多样化的图像集，其中大量为暗示性或 *NSFW** 内容。风格从平涂色到 2.5D 皆有。

* ⚠️ 重要提示：该数据集中包含大量名为'Sadiend'的角色图像，因此此触发词可能导致对他的外貌过度拟合。如不希望生成该角色图像，请谨慎使用。

* P@le2e：训练于具有强烈概念艺术风格的图像，推荐用于创作概念艺术风格作品。

* ske2chL1ne@rt：训练于线稿、速写风格或线条鲜明的图像，推荐用于实现线描或速写效果。

你可从下方对比网格大致了解各风格，但我强烈建议结合你的提示词和模型自行实验。

[](https://postimg.cc/3WxbzX7k)

[](https://postimg.cc/R6NKLZ5Z)

希望你喜欢本次更新，创作愉快。

V3.5 Twilight：

新增内容？

• 功能恢复：部分旧版本功能已重新引入以提升易用性。这不可避免地增加了文件体积，但希望仍可接受（狗头）。

• 更强的基础模型影响：最终图像的基础风格及艺术家字符串的影响，现在更依赖你所使用的基模。若你的基模训练良好，你将获得更大控制权。

• 更广泛的优化：相较于上一版本，本版在多个方面有更显著的优化，包括：

  • 艺术风格一致性

  • 身体结构与解剖

  • 角色面部特征

重要使用提示

由于训练中针对特定角色特征，你可能会偶尔看到某种特定模式出现。

• 为避免出现菱形身体标记/纹身，请在负面提示中添加以下内容： diamond (shape)

感谢试用，希望这些改进能优化你的创作流程。

V3.3 Glittering gravel：

关键技术变更

• 数据集扩展：数据集已扩展至超过 9,500 张图像。

• 新训练方法（LoKR）：本版本改用 LoKR 替代 LoCON，最直接的好处是文件体积显著缩小。

• 噪声偏移：本版本引入噪声偏移，应在图像对比度上带来明显提升。

• 数据集优化：

  • 为减少“AI感”中过于光滑、塑料化的外观，我加入了若干真实摄影（不含人像）图像，并移除了使用 Illustrious 模型生成的图像。

性能与使用

• 质量与文件大小：不必担心较小的文件体积。在大多数情况下，其在光影、细节和背景渲染上的表现与以往版本相当。

• 非风格专属 LoRA：由于训练方法和数据多样性，此 LoRA 并不强烈偏向某一特定艺术风格，也无法完美复刻特定角色。优势在于不会干扰你原本想表达的艺术风格，只要你避免过拟合，就能获得更大的创作自由。

• 艺术家字符串：我未发现使用艺术家字符串时出现任何退化。实际上，整体效果往往比以往版本更具灵活性与多样性。这很可能是因为 LoKR 训练方法降低了模型的僵化性，使其更通用。

本版仍擅长增强细节与光影，同时在风格组合上提供了更高灵活性。

感谢你的持续支持，希望你喜欢尝试这个新版本。

V3.2 Golden gossamer：

本版新增内容？

• 扩展数据集：数据集已增至超过 9,000 张图像。我还移除了部分易引发过拟合的特定艺术风格图像。

• 零终端信噪比：本版在训练中引入了零终端信噪比（Zero Terminal SNR），理论上应提升对明显偏亮或偏暗图像的适应能力。

使用建议与关键变更

• 权重：此 LoRA 在全权重下可能过于强势。建议使用 0.95 或更低的权重 以获得最佳效果。

• 艺术家字符串：相较于以往版本，随着添加的艺术家字符串数量增多，其增强效果会逐渐减弱。极端情况下，多个艺术家字符串可能削弱其效果。但对简短清晰（少于三个）的艺术家字符串反应非常灵敏。为获得最佳结果，请尽量保持艺术家字符串简洁，并减少不必要的数量，控制在合理范围内。

• 细节与光影：尽管有这些变化，该 LoRA 在细节与光影渲染方面仍表现优异。

用户体验与创作潜力

使用本版的体验与以往版本有明显差异，无论是操作方式还是最终风格。

其表现可能相当多变。有时展现出极强的创造力，能根据提示词解读出以往难以实现的效果；有时输出则更为标准。

我强烈建议使用随机种子生成多张图像以探索其潜力，尤其是当你发现基础风格未被过度锁定时。你可能会对结果感到惊喜。

一如既往，感谢你的支持，希望你享受这个新版本的实验乐趣。

V3.1 Ravine stream：

新增内容？

• 扩展数据集：训练数据集已扩展至超过 8,000 张图像。

• 增强正则化：我调整了部分训练参数以提升正则化，使整体特征更接近 v2.8 版本。

• 提升风格兼容性：对扁平化、赛璐璐风格等艺术风格的兼容性有所改善。但若要实现特定艺术风格，最好配合艺术家字符串使用。为获得最佳效果，请确保你的基础模型能响应艺术家字符串提示。

使用与兼容性

此 LoRA 在多数基础模型上应能良好运行而无问题。但由于数据集庞大，与某些基础模型的训练集存在轻微重叠的可能性依然存在。

• 潜在过拟合：若以高权重（如 1.0）使用时发现背景透视扭曲或手/手指异常等问题，你可能正经历过拟合。

• 解决方案： 如果出现这种情况，请尝试降低LoRA权重或减少CFG缩放值。这通常可以解决问题。

使用艺术家标签与其他LoRA

• 艺术家标签： 将此LoRA与艺术家标签结合使用，是便捷调整艺术风格的好方法。本版本特别优化了对艺术家标签 “boogbogex” 和 “luodejun” 的效果（请参考示例图像）。如果你的提示包含这两名艺术家，可能需要相应地重新调整权重。

• 与其他LoRA组合： 将此LoRA与其他风格LoRA组合使用，可产生一些意想不到且有趣的效果。

  • 注意事项： 如果你的角色开始出现你未提示的特征，例如紫色皮肤或星形虎纹，这表明你的LoRA组合出现了过拟合。

  • 解决方案： 调整不同LoRA之间的权重平衡以修正此问题。

感谢你关注本次更新，期待看到你的创作！

ill3.0 Dispell clouds：

此LoRA使用 AnyIllustrious-XL 1.1.0 作为基础模型进行训练。你可以在以下页面找到基础模型：/model/823108?modelVersionId=1564750。

如果你计划将此LoRA用于模型融合，我建议你仔细阅读AnyIllustrious-XL页面的说明。

与之前版本相比，此版本显得更为保守，或许缺少了一些原有的动态感。然而，它努力在图像中构建合理的透视关系。在我的测试中，它在多种模型上表现稳定，这可能得益于Illustrious基础模型的通用性。截至目前，我未观察到任何过拟合的迹象。

其基本艺术风格深受Illustrious模型影响。当然，这并不妨碍你使用其他风格LoRA或艺术家标签来调整图像的整体效果。它与多种艺术家标签配合得相当出色。

在使用相同种子测试时，添加此LoRA并不会大幅改变构图。它更像一个细节增强型LoRA，我还注意到光照效果有所提升。或许你可以发现更多创意玩法，期待你的作品。

V2.9 Snap wave：

本版本采用与v2.6相似的训练方法，基于基础模型微调，以呈现出鲜明而生动的风格。它在创意和光影效果上可媲美v2.6，在复杂动作或背景提示下表现尤为出色。

从示例图像可见，本版本拥有与其他版本不同的独特基础艺术风格，更偏向写实，纹理与材质细节更为精细。它在继承v2.6优点的基础上进行了改进，但仍有时显得固执，如同其前代版本。建议在使用时尝试较低的权重以获得更好效果。

我还对如马尾辫等概念进行了调整，以提升渲染效果。测试期间，我将此模型与多种艺术家标签搭配使用，结果大多令人满意。此外，你可以轻松使用它创建知名个人角色设计：Sadiend。该角色的数据集来源于CivitAI社区共享的角色LoRA。

衷心感谢Akong提供的精彩提示建议，以及岚风提供的设备支持，使这一切成为可能。

欢迎试用并分享你的反馈或创作！

V2.8 Deneb：

此新版LoRA旨在解决上一版本的部分过拟合问题，并力求更合理、更优化的场景透视效果。在大多数情况下，它对所选基础模型引入的风格变化是细微的调整。

你的提示越复杂，其效果就越明显。你将能观察到构图、图层叠加和背景丰富度的明显提升。反之，使用简单提示时，生成图像会更贴近你所用基础模型的原生输出。

这对意味着什么？此版本在原始创意上稍显保守，但换来了更强的稳定性和可预测性——它更“顺从”你的意图。我制作此版本的主要目标是打造真正“易于使用”的工具。你会发现，通过调整提示，更轻松地修正错误并优化图像。

期待看到你用它创作的作品！

主要改进：

• 与前一版本相比，减少了过拟合。

• 场景透视更合逻辑且有所提升。

• 细微的风格调整，与你的基础模型相辅相成。

行为表现：

• 复杂提示： 预期在构图、深度和背景细节上有显著增强。

• 简单提示： 输出结果更接近基础模型的默认输出。

总体评价：

• 更具创意保守性，但显著更稳定、更响应。

• 设计为“易于使用”——简化了基于提示的图像修正流程。

V2.6 burn dream：

本版本旨在显著提升图像的细节、光影、阴影和整体深度/构图。其风格深受你所用提示和基础模型/检查点的影响，因此你可能会发现一些令人惊喜的效果！

潜在角色LoRA？（狗头） 值得注意的是，与特定角色特征组合使用时，它能稳定生成某些角色。因此，你或许可以将其用作角色LoRA？ 😉

重要提示与特点：

• 稳定性： 由于这些更显著（有时更激进）的效果，此LoRA并非总是完全稳定。

• 过拟合： 本版本存在轻微过拟合（我承认，有时会显得“过熟”或“模糊”😅）。

• 推荐权重： 请使用低于0.8的权重。

• 模型兼容性： 它在不同基础模型上的效果可能有所不同。在某些模型上其影响可能减弱，因此你需要通过实验找到最适合你设置的参数。

试一试吧，告诉我你创造了什么精彩作品！期待看到你的成果。

V2.5 pure：

本版本采用 zero_terminal_snr 策略训练。它对基础模型的整体风格（几乎无影响）、构图等几乎没有改变，而是专注于细微的图像修正与细节添加。这使得它极为通用，尤其适合在不改变核心艺术风格的前提下优化图像。

此外，数据集得到改进：移除了700多张低质量图像，并新增了1000多张高质量图像！

V2.0：

🎉 数据集更新！新增2000多张图像！ 🎉

数据集中新增了2000多张图像，极大提升了创作潜力！此更新与其它LoRA混合使用时效果也十分出色。

重要提示： 部分源素材由Illustrious系列检查点生成。如果你在生成图像中发现“油性皮肤”效果，只需在反向提示词中添加以下内容即可轻松解决：

(smooth skin:1.1), greasy skin, artificial gloss, plastic texture, nin_fake

创作愉快！

模型使用条款

感谢你对使用本模型感兴趣！为确保社区内每位用户都能获得积极公平的体验，我制定了以下条款。这些条款旨在保护你作为使用者和我作为创作者的权益，同时鼓励创意探索。请在使用模型前花点时间阅读。

1. 使用限制
本模型仅供创意和个人用途。但不得用于违反法律、伦理标准或社区准则的目的。具体禁止用于：

• 创建或传播非法、有害或冒犯性内容。

• 任何形式的剥削、骚扰或歧视。

• 未经我书面许可的商业用途。
  注：这些限制旨在为所有用户维护一个安全、尊重的环境。

2. 版权与许可
我保留本模型的全部版权。你被授予非独占、非商业性许可，仅限用于个人或艺术目的。未经我明确同意，不得进行商业用途或再分发模型本身。

开源合并模型用于图像生成服务不受限制，但建议注明所合并模型的来源。

3. 责任限制
我不对因使用本模型而产生的任何损害、损失或问题负责。这包括但不限于意外输出、数据丢失或与你的软硬件兼容性问题。我鼓励你在使用模型时自行判断，确保其符合你的具体需求。

4. 自行承担风险
使用本模型即表示你承认自己承担全部风险。我无法保证模型的性能、输出或对任何特定用途的适用性。请确保你理解潜在风险并负责任地使用模型。

---

使用本模型即表示你同意遵守上述条款。如有任何疑问或需澄清，请通过Civitai站内消息系统与我联系。我期待看到你的创作，并希望此模型能激发你的灵感！