Muscular Women - Wan

为您的视频中的女性主角增添肌肉。该模型在Wan 2.1和Wan 2.2上均表现良好。此LoRA可像滑块一样使用，强度范围从0.25到4.0甚至更高，但高值会带来一些后果，我将在下文说明。

更新： 为获得最佳效果，请尝试我的工作流。这个工作流是我使用我的模型制作所有视频所采用的，它在Wan 2.2上使用为Wan 2.1模型创建的LoRA时能产生出色的效果。

版本2

本文本大部分已重写，以适配版本2。由于模型行为发生了太多变化，无法仅通过版本说明来概括。如果您之前使用的是版本1，请重新阅读这些说明，因为它们可能会对您有帮助。

重要提示： 本模型完全为虚构，未基于任何真实人物的图像。模型的数据集由静态图像检查点生成，并仅通过AI渲染逐步演化而成。制作本模型过程中从未使用过任何真实人物的图像（无论是实际拍摄还是AI生成）。

关键词是“肌肉女性”，例如“一位肌肉女性正在公园散步”。

• 0.25 - 0.75：一位经常锻炼的健美女性，肌肉线条略显明显
• 0.75 - 1.50：一位明显肌肉发达、规律健身和举重的女性
• 1.5以上：达到健美运动员级别的肌肉量，但当强度超过3.0时，身体会出现轻微过度饱和现象。

为获得增强效果，同时避免饱和与运动失真，您可以使用提示词。Wan 2.2 对此LoRA的提示词描述响应尤为出色。一个简单的改动是说“一位极其肌肉发达的女性”，您也可以进一步细化描述。但请注意，使用“健美运动员”一词可能会影响视频中的姿势与动作，因为Wan似乎了解健美比赛和摆姿，若您在提示中使用该词，这些影响会出现在视频中。此外，您还应意识到Wan会理解场景上下文。如果场景设定在健身房举重，结果将比在餐厅使用相同提示词和种子生成的画面肌肉感强得多。

该模型也会略微增大乳房尺寸，但不显著。若您希望更大幅度改变胸围，可通过提示词组合和额外LoRA实现。此肌肉LoRA与其他LoRA兼容性良好。

最后一条提示：在Wan 2.2及其分步模型管道中，您可以为高噪声和低噪声阶段分别设置不同数值，从而获得不同效果。高噪声阶段的调整会影响视频的整体运动以及场景中人物与物体的整体形态。通常建议避免在高噪声阶段使用过高LoRA强度，因为这会损害视频运动的自然性。低噪声阶段的调整则影响视频最终细节的呈现。您可以在这一阶段提高数值以增强LoRA效果，同时不改变运动，但请注意，过度饱和往往出现在这一阶段。

根据我的经验，模型在强度约2.00以下时效果最佳，运动和饱和度变化极少。您可以将强度提升至4.00（高、低噪声阶段均如此），仍能观察到自然的运动和清晰的细节。若在低噪声阶段进一步提高，图像开始出现崩坏。若希望获得更极端的效果，我曾尝试将高噪声阶段提升至5.00甚至更高，同时将低噪声阶段保持在1.5或2.0左右，此时结果清晰且不过度饱和。

我的示例视频中包含标签文字，标明了每段视频所使用的强度值，以便您观察效果。请自由调整数值，直到获得您想要的视觉效果。

关于版本2 LoRA训练的说明： 使用版本1越久，我对面部过度饱和就越感到困扰。在本版本中，我仍使用约200张图像的相同数据集，但通过一些ComfyUI节点自动用透明矩形遮蔽所有面部。头发仍可见，图像其余部分未作任何改动。我的所有提示词都极为简洁，仅包含少量变体，以纠正我在版本1中发现的偏差：

一位肌肉女性的肖像。她的面部已被遮挡。（她双手叉腰。）（她双手紧握成拳。）

最后两句为可选内容，仅在需要时添加至相关图像。我发现我的数据集中太多图像都呈现健美运动员的姿势——双手叉腰或紧握拳头，导致大量输出视频带有此偏差。版本2似乎已消除这一问题。令人惊讶的是，我目前仅发布了第3轮训练（共20轮）。在提示词有限、数据集广泛的情况下，我惊讶于Wan学习模型的速度与强度。如此低的训练轮数下，该模型仍保留了大量场景运动与其他细节，几乎与完全不使用LoRA时一样，这是极好的迹象。发布所有样本后，我将发布一系列视频，所有视频使用相同的片段和提示，LoRA强度从无到4.0甚至更高，以便您观察运动和细节的变化。

希望大家都喜欢这份充满力量的女性形象。