q7-Illustrious-CG-milf-style

注意：强烈建议启用 ADetiler 来修复面部细节。

关于此版本

如你所见，此模型已更新。灵感源自一张吸引我的瓷偶纹理图像，因此我通过模型融合、LoRA 混合以及一些细微调整，尝试重现我理想中的效果。严格来说，结果更偏向写实风格——但这并不重要，重要的是你们是否喜欢。

顺便说一句，我认为这个“漏洞”（更准确地说，是对逻辑错误的临时修复）实际上是一种灵感来源——即使修复方法本身略显粗糙。本帖其余部分将主要解释该漏洞，以及如何用一种直接但有效的方式绕过它。

## 一、漏洞成因
SuperMerger 的 network_lora.py 代码中的核心问题包括：

1. 类型判断逻辑混乱：原代码错误地将 MultiheadAttention（SDXL 的 TE2 层核心类型）归入 is_linear（线性层）判断。然而，MultiheadAttention 是一个复合模块，包含多个子线性层，将其视为普通线性层处理极易引发类型不兼容。
2. 缺乏针对性适配：代码对 MultiheadAttention 层没有任何独立处理逻辑。当遇到 SDXL LoRA 中的 TE2 层时，直接抛出“不支持的层类型”错误，导致包含 TE2 层的 LoRA 无法合并。

二、解决方案

1. 拆分类型判断：新增明确的 is_multihead_attn 检查，将 MultiheadAttention 从 is_linear 中移除，并优先处理这种复合层，避免逻辑冲突。
2. 适配复合层结构：检测到 MultiheadAttention 层时，通过 weight.reshape 调整 LoRA 权重形状，并创建兼容的线性层以接收权重，确保 TE2 层可正常加载。
3. 增强错误验证：增加权重形状有效性检查，若 reshape 失败则抛出详细错误（包含目标/实际形状），并统一错误处理逻辑，便于问题定位。

优化后的代码在不损害原有线性/卷积层功能的前提下，支持 SDXL 的 TE2 层 LoRA，降低了隐藏漏洞的风险。

以下是你可添加的建议提示词片段，可自由调整权重或措辞：

正向提示（添加至主提示）
masterpiece,ultra-HD,best quality,high resolution,ultra detailed,intricate,sharp focus,8k,high definition,detailed texture,aesthetic,Regular layout,SmoothNoob_Quality,

负向提示（添加至负向提示）
worst quality, low quality, displeasing, text, watermark, bad anatomy,blurry,text, artist name, signature, deformed hands, missing finger,