简要说明：该LoRA基于多个《弹丸论破》动画进行训练。版本1的训练数据在各部作品间较为平均；版本2的训练数据以《弹丸论破2.5：狛枝凪斗与世界毁灭者》为主，其余内容约占数据集的10%至15%。

重要提示

请阅读各版本/平台的使用说明。虽然我为所有版本使用相同的图像进行训练，但由于模型和提示格式的差异，实际使用方式在不同情况下有巨大区别。例如，你几乎可以直接将“Illustrious”LoRA与关键词结合使用，就能获得不错的效果。但“Chroma”最佳效果需要与其他LoRA以特定强度混合搭配。

理论上它是什么？

试图在《弹丸论破：动画》、《弹丸论破3》绝望篇和《弹丸论破3》未来篇之间取得风格上的平衡。但特别强调《弹丸论破2.5：狛枝凪斗与世界毁灭者》，因为它拥有最“正常”的弹丸论破视觉风格，且角色范围更广，涵盖了更多来自游戏的角色。例如，它包含了由香做 toast 跑步、凉子、甚至爱子在户外光线下的场景（虽然只有短短三帧）！而未来篇则因普遍怪异的光线处理而显得拖累；《弹丸论破：动画》则因明显原因，高度集中于特定室内场景。这仍是一个进行中的项目。我最初的发布版本让我自己都感到失望，但随着逐渐熟悉其特性，我反而越来越喜欢它。2.0版本是一个显著的进步，尤其是Illustrious版本，但我确信仍有大量未被挖掘的潜力。这更像是一个我想要继续拓展的良好起点或基础，而非一个接近完成的概念。

实际上它是什么？

Flux LoRA作为通用动漫风格增强器表现良好，能有效融入《弹丸论破》动画的主题元素。Illustrious的2.0版本似乎更接近我最初的意图，尽管仍不如我理想中那么完美。

你应该使用哪个LoRA/模型组合？

Illustrious：全能型最佳选择，最易使用

Chroma：风格强烈且指令遵循优秀，但由于模型内部理解有限，与Flux弹丸论破角色LoRA兼容性较差，生成弹丸论破角色较困难

Lumina：动漫风格质量较低，但内置对弹丸论破角色标签的高兼容性，且指令遵循能力强

Flux：与Chroma类似，但完全兼容现有的Flux LoRA生态，包括我的Flux弹丸论破角色LoRA

使用方法：

Lumina：

Lumina版本是我为该平台开发的第一个LoRA，基于NetaYume Lumina训练，最好配合NetaYume Lumina或其变体（如Neta Cat Tower）使用。该LoRA可用，但我觉得它过于挑剔且不可预测。我见过的生成效果从几乎无变化到非常出色不等。请视其为仍在开发中的版本。优点是，NetaYume Lumina本身已具备广泛的弹丸论破知识。LoRA的主要作用是让《弹丸论破3》中出现但Danbooru上代表性不足的角色更贴近原设计。

Lumina有其独特的提示风格，建议你采用如下格式：

你是一个专为根据文本提示生成动漫图像的助手。<提示开始>标签：anime_screenshot, official_artwork, official_art, modern_anime, danganronpa_(series), super_danganronpa_2.5:komaeda_nagito_to_sekai_no_hakaimono, anime screencap, danganronpa_3(anime), photoshop_(medium), detailed_background, danganronpa_3_(anime)_(style), 详细提示：INSERT NARRATIVE DESCRIPTION OF IMAGE 风格：INSERT NARRATIVE DESCRIPTION OF STYLE

你可以在“标签”部分之后添加自己的标签。用一段叙事性描述替换“INSERT NARRATIVE DESCRIPTION OF IMAGE”，再用更详细的风格描述替换“INSERT NARRATIVE DESCRIPTION OF STYLE”。不过，尤其是风格部分，其实这些结构并非绝对必要。图库中包含一些我仅使用标签，或仅靠描述承担主要任务的示例。该模型使用gemma进行文本处理，因此在这方面非常灵活。

你还可以加入这句话以强化游戏内风格：“The image is in danganronpa sprite style.”，并额外添加标签“komatsuzaki_rui_(style)”——至少理论上如此。

总体而言，Lumina对风格提示极为敏感，建议尝试调整描述并使用艺术家标签引导其朝不同方向发展。图库中有一些不同风格提示的示例，但我目前的首选风格描述是：

“图像以《弹丸论破3》的高清赛璐珞动画风格渲染，线条清晰锐利，光影对比强烈，高光突出，阴影深邃。色彩饱和但柔和，营造氛围，对服装、头发和玻璃器皿的纹理进行精细刻画。整体美学为精致的官方动画作品，融合了心理惊悚氛围与弹丸论破标志性的视觉风格。”

不过，请记住，这是我第一个Lumina LoRA，我认为它更多是一个概念验证，而非成品。我期待下一次迭代能带来更一致的结果。

Flux：

Flux 1.0版本并未针对特定的弹丸论破动画进行训练，仅学习了整体风格。但如果你将其与我的弹丸论破角色LoRA配合使用，通常可以通过添加“这是来自《弹丸论破3》的动漫截图”或“这是来自《弹丸论破：动画》的动漫截图”来获得更具体的效果，因为这些角色LoRA具有更精确的标注。此外，对于Flux 1.0版本，建议将LoRA强度略微调高，可能达到1.3。我主要用我的Tsumugi LoRA测试版进行测试，此时将Tsumugi LoRA强度降至约0.7，同时将该风格LoRA提升至1.3，能有效将她从标准弹丸论破V3像素风格中脱离出来。我预计其他角色LoRA也适用相同比例。当然，缺点是高LoRA强度往往会削弱Flux的独特性：强度越高，手部表现越差，文本越混乱。你可以在Flux LoRA图库中的部分图像中观察到这两个问题。

至于Flux 2.01版本……老实说，我也不确定。我仍在探索最佳配置，但标签实验最终弊大于利，建议直接等待基于我实验性Tsumugi LoRA所用标注方法的Flux 2.1版本。该方法能更好地兼顾标签与叙事描述，无需强制倾向任何一方。在使用Flux 2.01与其他角色LoRA时，我初步发现将该风格LoRA设为0.7强度、角色LoRA设为0.5强度效果不错。一般规则是：风格LoRA强度应显著高于角色LoRA。如果某个角色已在该风格LoRA的训练数据中，你甚至可以大幅降低角色LoRA的强度。例如，Miaya在角色LoRA为0.1、风格LoRA为1.0时看起来不错，但尚未完全符合预期；而当角色LoRA提升至0.3时，她就非常接近原作形象了。使用Flux 2.01时，你还可以通过采用16:9宽高比（如1920×1080）来推动更真实的动漫风格，这更贴近LoRA训练所用的动漫数据。Flux 2.01对提示中的风格描述也极为敏感。默认我使用的标签为：“danganronpa_3_(anime), danganronpa_(series), super_danganronpa_2.5:_komaeda_nagito_to_sekai_no_hakaimono, anime_screenshot, anime screencap, anime coloring”。我发现加入以下描述性文本效果极佳：“浅景深。构图富有新海诚般鲜明的色彩氛围。超精细渲染，Unreal Engine 5级真实感，8K分辨率，皮肤具有次表面散射效果。” 因此完整提示为：

“danganronpa_3_(anime), danganronpa_(series), super_danganronpa_2.5:_komaeda_nagito_to_sekai_no_hakaimono, anime_screenshot, anime screencap, anime coloring, 浅景深。构图富有新海诚般鲜明的色彩氛围。超精细渲染，Unreal Engine 5级真实感，8K分辨率，皮肤具有次表面散射效果。”

我还发现lyhAnimeFlux_v4Niji Flux模型与这种风格搭配非常出色。它虽使画面更远离弹丸论破动画的特定风格，但本身却呈现出一种独特的美感，尤其当结合弹丸论破动画风格、lyh基础风格与游戏像素风格时。

Chroma：

Chroma LoRA非常灵活，你可以使用激活关键词后接标签、叙事提示，或两者混合。我个人偏好标签与叙事提示均衡搭配。

推荐用于Chroma的标签：danganronpa_3_(anime), danganronpa_3_(anime)(style), danganronpa(series), super_danganronpa_2.5:komaeda_nagito_to_sekai_no_hakaimono(style), super_danganronpa_2.5:_komaeda_nagito_to_sekai_no_hakaimono, anime_screenshot, anime screencap, anime coloring, detailed_background, this is a screenshot from danganronpa the animation, this is a screenshot from danganronpa 3

Illustrious：

该版本与Flux LoRA的“挑剔”方式不同。若你使用弹丸论破角色LoRA，建议将它们的强度降至约0.3，同时保持此LoRA为1.0强度。我原以为自己会过度训练，但结果恰恰相反——下次训练时希望它能更稳定些。

使用Illustrious时，你的提示应包含以下标签：danganronpa_3_(anime), danganronpa_3_(anime)(style), danganronpa(series), super_danganronpa_2.5:komaeda_nagito_to_sekai_no_hakaimono(style), super_danganronpa_2.5:_komaeda_nagito_to_sekai_no_hakaimono, anime_screenshot, anime screencap, anime coloring

若想更贴近《弹丸论破3》绝望与未来篇风格，可使用：

danganronpa_3_(anime), danganronpa_3_(anime)(style), danganronpa(series), anime_screenshot, anime screencap, anime coloring

若想更贴近《弹丸论破2.5》风格，可使用：

super_danganronpa_2.5:komaeda_nagito_to_sekai_no_hakaimono(style), super_danganronpa_2.5:komaeda_nagito_to_sekai_no_hakaimono, danganronpa(series), anime_screenshot, anime screencap, anime coloring

Chroma：

弹丸论破角色与Chroma

即：为何部分Chroma图库中的图像“几乎”对了，但仍有明显偏差（如千反田发夹是黑色）？简而言之：若想用Chroma生成弹丸论破角色，你必须搭配一个弹丸论破角色LoRA。

我原本希望这个LoRA能轻松生成大量弹丸论破角色。遗憾的是，除少数例外，若想生成特定角色，你仍需将角色LoRA与该风格LoRA配合使用。少数例外包括：千反田在训练数据中出现频率较高，通常能直接用此LoRA生成；我曾用部分弹丸论破V3像素图测试津美，发现她与该LoRA配合得相当好；来自未来篇的终极治疗师美亚，不知为何也相当容易提示。但总体而言，使用Chroma LoRA生成角色的优先级顺序为：该风格LoRA + Chroma角色LoRA > 该风格LoRA + Flux角色LoRA（角色在动画中出现过）> 该风格LoRA + Flux角色LoRA（角色未在动画中出现）> 仅用风格LoRA。当然，以上仅适用于你想生成特定弹丸论破角色的情况；若仅追求风格本身，仅用该LoRA已非常出色。

弹丸论破Flux LoRA与Chroma风格LoRA

我尝试将Chroma风格LoRA与我的多个Flux弹丸论破角色LoRA组合，发现了一些趋势。关键在于：根据角色是否出现在动画中，调整Flux角色LoRA的强度。若角色出现在动画中，你只需用Flux LoRA轻微引导即可，无需完全依赖其完整数据。例如，千反田在动画中出场极多，因此她的Flux角色LoRA强度通常只需0.1至0.3即可。而入间美绪并未出现在该LoRA的训练数据中，因此她的Flux角色LoRA强度需大幅提升——通常约为0.8。问题在于Flux LoRA与Chroma并不完全兼容。过度提升Flux LoRA强度会引入大量噪声。实践中，若将两者结合使用，建议将Flux LoRA强度控制在0.8以下，风格LoRA保持1.0。

注意：以下内容为原文中重复的“# Chroma:”段落，已整合至上述“Chroma”部分，不再重复翻译。

Flux： 1.0 版本不需要关键词，Illustrious 版本需要。Flux 2.01 “应该”可以在不使用关键词或使用与 Illustrious 相同关键词的情况下工作。同样，Flux 2.01 也适用于叙事性提示，一定程度上也适用于标签。但实际上……我也不太确定。老实说，Illustrious LoRA 的效果比 Flux 的好很多。但我确实用 Flux 2.01 LoRA 获得过“一些”不错的结果，所以觉得还是应该分享出来。

虽然这不是初衷，但训练数据中某些较冷门的角色（如 MIaya）出现频率足够高，已增强了 Illustrious 对这些角色的识别能力，使其在不使用额外 LoRA 的情况下也可能基本可用。但总体而言，使用 Illustrious 风格 LoRA 最佳方案是将其与一个较低强度的《弹丸论破》角色 LoRA 结合使用。详见使用说明。你或许也能通过标签在 Flux 2.01 中获得一些《弹丸论破》角色，而无需额外 LoRA。一般来说，角色在《弹丸论破2.5》动画中出现得越多，使用 Flux LoRA 通过标签生成他们的成功率就越高。Tsumugi 也在其中，因此你“可能”可以通过在提示中加入 komatsuzaki_rui\_(style) 标签，在保留动画元素的同时，更接近游戏风格。