GoonerMix

我强烈建议你尝试所有版本，以找到最符合你需求的那个，没有哪个版本绝对更好，我个人会使用所有版本。

各版本的优缺点：

V1：

优点：臀部、阴影和身体表现更好。

缺点：如果强度过高，臀部内部通常会过暗，建议强度不要超过1。

V2：

优点：可能擅长生成性爱场景。

缺点：风格有时会无缘无故地崩坏。

V2 Stable：

优点：顾名思义，比常规V2更稳定，训练轮数为8/20（V2为20轮，但可能因过训练而崩溃），同样能生成良好的性爱场景。

缺点：臀部的暗部仍然存在，但现在偏向粉红色，建议强度设为0.8或更低以避免此问题；有时肛门形状会奇怪（但若强度为0.8，出现概率会降低）。

Rebirth：

优点：专为风格化V1风格而创建，仅使用V1生成的图像进行训练（未使用任何真人艺术），在V1擅长的方面表现优异，且避免了前述问题。

缺点：由于训练图像多样性较低，可能灵活性较差，多数图像旨在优化身体表现。

V3：目前太新，尚无法给出评价。

请注意，此处展示的图像均使用“Haruka v2”模型生成，该模型为PixAi独家（从V1到Rebirth版本）。

V3图像使用WAI-NSFW生成。

以下是PixAi官方模型链接，如需使用：

V1：

https://pixai.art/model/1887663145934382379-GoonerMix

V2：

https://pixai.art/model/1893643179833296622-GoonerMix-v2（轮数8-20）

Rebirth：

https://pixai.art/model/1899980243013910003-GoonerMix-Rebirth

V3：

https://pixai.art/model/1915447645072896754-GoonerMix-V3（轮数9-30）

所有图像均使用17-25步生成，并启用了Face Fix。

我建议对V2使用包含“text”、“speech bubbles”、“patreon username”、“artist name”和“watermark”的负面提示词。

训练数据信息：

V1：

100张图像。

（全部干净）。

训练平台：PixAI，使用Illustrious v1.0。

V2（所有轮数）：

250张图像。

（多数不干净）。

训练平台：CivitAI，使用Illustrious v0.1。

Rebirth：

100张由V1生成的图像（未使用任何真人艺术），大部分用于风格化模型并优化身体表现。

训练平台：PixAI，使用Illustrious v2.0。

V3：

207张图像。

（已清理并裁剪为1:1比例）。

训练平台：CivitAI，使用WAI-NSFW v14。

此LoRA是基于包含多位知名NSFW艺术家插画的数据集混合风格训练而成。

我使用的插画来自：Astroodragon、Blackwhiplash、D-Art、Fellatrix 和 Geulimykun（或Ykun），向他们致谢。

注意：如果此处解释的内容有不清楚之处，你可以在评论中提出详细问题，可能是因为我表达不清，或英语非我的母语（对此深表歉意）。