Kontext Foreskin

我推荐使用类似以下的工作流程：/model/1870483/simple-kontext-inpaint-cropping-workflow。它能帮助你仅聚焦于阴茎，从而保持更高的分辨率，并将修改后的阴茎重新拼接到原图中，这样就不会降低图像分辨率。我尚未最终确定该工作流程，但我认为它比标准流程效果更好。

v2.0（长包皮）- 该版本生成更长的包皮，能完全覆盖龟头。它更一致地保留了龟头的原始形状，解剖结构更准确，尤其在包皮覆盖部分表现更佳。此外，它能适应更多姿势和体态。因此，它优于v1.0，但仍存在一些风格适配问题。

v1.0 - 我终于实现了稳定的结果，将其从原型改进为可用模型。该版本在高分辨率和近距离阴茎图像上效果最佳。

v.6 - 此版本一致性大幅提升，但仍处于训练初期阶段。我使用Photoshop扩大了数据集。目前仍是原型，我仍在寻找最适合此类模型的最佳设置与数据集。（请勿使用，我尝试删除但未成功。）

v.5 - 这是我第一个半可用版本，但结果极不稳定。我建议改用上方最新版本。我额外训练了v.5共10000步，但未见任何改善——超过一半的图像在v.5上均无效。（请勿使用，我尝试删除但未成功。）

此LoRA旨在为图像中已存在的阴茎添加包皮，并非用于在图像中添加阴茎。（另见包皮剥离器：/model/1840323）

* 请对此模型保持较低预期——v1.0已是巨大改进，但依然非常基础，可能仅略优于内补绘制。若你的图像为高分辨率，我建议使用GIMP或其他图像软件，将阴茎部分裁剪为一个 正方形 区域，添加参考线以记住其原始位置，使用Kontext编辑该区域，再将编辑后的图像重新拼回原图。必要时可在合并图层前轻微混合边缘。这样可保留原始高分辨率，避免画质下降。 采用此方法能得到最自然的包皮效果。

Kontext虽好，但不如常规Flux稳定。该模型可能无法生成最逼真的图像，但可用于为数据集创建新图像。

• 它并非在所有图像上都有效，有时因身体角度问题无法检测到阴茎。尽管主要针对近距离图像训练，但有时仍无法处理所有近景图。有时它会将手指误认为阴茎，尤其在低分辨率图像中。

• 结果不完全一致。部分图像效果较好，部分则完全无效。你可能需要多次生成，有时甚至始终无法成功。

• 该模型旨在同时适用于动漫与照片，但质量可能未达预期。请自行测试。

• 构建高质量数据集比预期困难得多。若有人愿捐赠图像以帮助扩充数据集，请私信我。