Hayakawa Moemi (Video Girl Ai) - 早川もえみ（電影少女）100％ Manga【Body Shape LORA・体型再現LORA】

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请参阅示例了解组合方式。
检查点、嵌入（正向与负向）、LoRA 权重。
*示例图像中包含开发阶段的 LoRA 名称，无法直接识别，请替换为正式发布版本的名称。
组合示例请参见样图
检查点、嵌入（正/负）、LoRA 权重
※示例图像中包含开发阶段的 LoRA 名称，直接使用该名称将无法识别，请替换为正式发布版本的名称。

这仅是一些闲聊，但如果您心想：“好吧，我有空，读一读吧”，欢迎使用 AI 翻译器。由于混合了方言和口语表达，普通翻译软件可能难以处理。
为方便起见，请直接复制粘贴以下句子和您想翻译的日文内容：

AI 指令： 请将以下日语翻译成流畅自然的英语。该文本为高度口语化表达，含方言，但难度不高。

【　由于是版权角色，不提供早期访问　】
以日美为中心，法律上正变得极其复杂。绝对禁止商业用途。请注意不要超出粉丝艺术的范畴。一旦在 Civitai 以外公开，即意味着已产生巨大风险。别跟我说你不知道？我可是提醒过你了。

本次 LoRA 是一场“能走多远”的挑战。
文件体积庞大，难以灵活调整。
请在充分理解的前提下下载。
但若您喜欢，我甚至能预感到：“把之前所有的 LoRA 都用这方法重做一遍！”这样的呼声会出现。
不过我先说清楚，就算真有人提这种要求，我也做不到（笑）。
为什么做不到？
以下就是原因。

突然问一句：
您在使用 LoRA 时，有没有感到过“模板感”？
脸是没问题的——
正因为存在角色 LoRA，我们本不该有“模板感”。
但问题出在体型上。
体型总是像盖章一样千篇一律。
（当然，我们尝试过各种方法避免，生成时也会用强度调节——就是那种办法。但终究有极限，仍摆脱不了“临时拼凑”的感觉。）
现实中，有腿短的女孩，也有因游泳队训练而肩宽的女孩。这些不是缺陷，而是女孩可爱的一部分。
但“模板感”的体型却完全不具备这些多样性。

AI 原本通过“有限的模式”（高、矮、胖、瘦等）来识别体型，并通过组合这些模式实现近乎无限的表达。
但当面对新姿势或新服装时，AI 为规避“破坏身体比例”的风险，会自动选择最安全、最稳妥的模式（= 您曾在别处见过的通用模板），这正是“模板感”的根源。

无论输出哪个角色，体型都趋同，主要原因有两个：
1）训练数据中缺乏相关素材：数据集中多为脸部特写或胸部特写，缺乏对体型的充分学习，因此输出的是基础模型所固有的“通用体型（平均化）”。
因此，“模板感”是必然结果——因为您输出的本来就是模板。

2）基础模型的强烈偏见：基础模型经过数十亿图像的训练，最终内化为“平均化体型”的数据。
即使 LoRA 的训练数据包含全身图，但数量极少，且泛化标签（如“1girl”）进一步助长了平均化倾向。
简言之，您被基础模型压倒了。

换个说法：若能打破基础模型的顽固偏见，学习并再现角色独有的体型特征，就有可能实现。
听起来复杂，其实很简单：就是“不仅学习脸部，还学习全身特征”的 LoRA。

于是，我向 AI 提出疑问：如何战胜数十亿训练数据的基础模型，让 LoRA 真正获得“个性”？

结果是……
大致如我所料，但解决方案有两个：

策略一）仅准备足以打破基础模型束缚的训练数据。
策略二）通过训练参数，深度学习体型特征。

不自夸地说，我最受欢迎的 LoRA——北村香织 LoRA，无意中就实现了策略一）的体型个性。
不仅因为其原作是描绘肉体的漫画，更因我收集了大量高质量、风格统一的全身图，再将生成的精选图与原图混合，反复多次制作 LoRA，采用了一种“有点疯魔”的制作方式。
换句话说，我以新手不知其所以然的方式，不断用“已制作的 LoRA”生成新的训练数据，且数量极其庞大。
……原来如此！难怪我总在想：“怎么香织的成品就特别突出呢？”（喂！）
但从另一个角度看，这恰恰证明了大家的眼光是准确的。
当然角色本身魅力十足，原作漫画质量高是主因，但目前已有 1400 次下载，每天仍在增长。
……这可不是动画化播出的漫画。当时我的粉丝才 300 左右，能拿到这个数字，实属“极度小众的成人漫画”。
这说明：绝不能懈怠地做 LoRA。

那么，具体该怎么做？
到这时，AI 已经兴致勃勃了。
它甚至开始提议：“姑且称之为‘个性 LoRA’吧。”（笑）是的，我新增了标签，但命名者其实是 Gemini。
AI 表示，训练数据的最低要求是：“30 张多角度面部图”、“130 张高细节高清全身图”。
啥？
AI：“130 张能清晰看到全身每一个细节的高清图像”
不是措辞问题啊……

“你倒是说得轻巧啊……”
一部 30 分钟动画里，从头顶到脚尖完整出现的镜头能有几个？
一本漫画单行本里，能完整展现全身的跨页分镜有几处？
一款成人游戏里，全身图能有多少张？

突然，我撞上了高墙。
虽然某些题材确实全身图较多，比如机车漫画——由于机车作为主角，骑手的全身自然常被完整呈现。
但普通漫画或动画中，全身图极其罕见。
30 分钟里一张都没有，整本漫画里一张都没有，一点都不稀奇。
相对而言，全身图较多的题材是恋爱或恋爱喜剧类，因为这类故事必须全力展现女性角色的魅力。
但问题不只是数量。
即使有 100 张全身图，也必须确保每一张都具有一致性与稳定性：线条精准、姿态优美、充满魅力。
可参考的漫画家因此变得极其有限。

是的。
读漫画的朋友，脑子里可能已经浮现出几位名字。
您是否也想到了和我一样的漫画家？
我首选的是桂正和老师。
这位老师以压倒性的画力曾引领少年 Jump，影响了无数后辈漫画家。
他的影响力不仅限于“画技”，更是一种包罗万象的“绘画力量”。
尤其是他笔下女孩的“屁股”，堪称一绝。

我直说了：
这个 LoRA，就是为了这个屁股而诞生的！！

然而，即便桂正和老师画技再高，即便主角是女主角，要凑齐 130 张标准立绘也绝无可能。
我原以为会远超预期，结果只凑到 30 张。
从这 30 张中挑选左右翻转后无问题的图像，增加到 60 张——这才勉强看到一点曙光。
不过目前 60 张，再扩充到 130 张也并非不可能。（请自行搜索“数据增强”了解详情）※此方法不能无限增加图像，若原始图像相同，会导致过拟合。
只能靠手工一点点完成，确实累得够呛（笑）。

关于训练，这次必须尽可能明确背景。
因为标签与训练结果会高度绑定并被 AI 记忆。
比如，背景用了网点纸处理——这在漫画中极为常见。
假设 130 张全身图中，有一张忘了打“网点纸”标签。
一般 LoRA 里，漏掉一两个标签问题不大，但这次一旦漏掉，即使在提示词中指定“无背景”，网点纸仍会持续出现。
为什么？因为 AI 学习到的是：“没有‘网点纸’标签 = 画面中本应有网点纸”。
AI 会说：“你让我这么做的，我才这么做的啊。”
于是，我逐一检查了全部 130 张图，分别制作了“背景纯白”与“背景详细标注”两类数据。
简而言之：“若不细致标注背景，AI 就会认为‘无标注 = 背景本该如此’，从而将背景与角色绑定。”
如果无法精细标注，那就只能用纯白背景进行训练。
结果我只能说：“虽然不至于发誓再也不做，但短期内绝对不想再碰了。”（笑）

“为什么非要做这么麻烦的事？”
这当然是最直接的疑问，但目的就是为了深度学习体型。
换句话说，我们要排除一切泛化可能性，将所有特征都浓缩为 LoRA 的触发词，彻底记住。
就像把所有特征都当作“个性”全塞进一个超大容量的罐子里——虽然听起来像腐烂歌词，但泛化就会失去价值，看似无趣的东西，恰恰是最珍贵的。

直接给出参数。（训练数据共 155 张）
请自由参考用于训练：

1. Epochs 8
2. Num Repeats 3
3. Train Batch Size 1
4. Resolution 1024
5. Enable Bucket ON / 有效
6. Shuffle Tags ON / 有效
7. Keep Tokens 1
8. Clip Skip 2
9. Flip Augmentation OFF / 无效
10. Unet LR 0.00005
11. Text Encoder LR 0.00003
12. LR Scheduler Cosine
13. LR Scheduler Cycles 1
14. Min SNR Gamma 5
15. Network Dim 128
16. Network Alpha 64
17. Noise Offset 0.1
18. Optimiser AdamW8Bit
19. Optimizer Args (留空)

核心是 Network Dim: 128。
正因如此，文件体积才变大，但也正是它让体型记忆得以实现（我想是的）。其他设置基本都是为了支撑这一项。
请注意，除了参数，标签标注极其关键。
我甚至在自己的 LoRA 中误学了“Tumbleweed”（滚草，西部片中路边滚动的杂草）。偶尔会冒出来。
请记住：《电影少女》里根本不会出现 Tumbleweed。
没有学校操场被风吹得满地滚草，也没有上学路上杂草多到挡住行人的情节（笑）。

也就是说：“155 张图里，有一张图包含人类都注意不到的信息，AI 却误判为 Tumbleweed 并自主学习了。”
我感觉自己就像被金田君嘲讽：“你这标签太离谱了，根本做不到啊！”（笑）
再补充一点：
我推测，黑白数据（仅 5 张彩色图用于学习制服）可能效果更好？
……全是猜测啊，笑。

因此，即使只聚焦胸部：
“在 AI 生成圈，小胸是常态”
“但现实中这尺寸完全够了”
——我们终于获得了非模板化、属于“早川萌美”的真实体型 LoRA。
希望您能享受。

“最后：重要公告与请求”
最后，我有一个非常重要的公告和请求。
在制作了 70 个 LoRA 之后，我决定分享一个在我心中酝酿已久的想法。我这次采取如此极端方法，只有一个重大原因。
我完全尊重您不点击“点赞”按钮的权利，那是您的自由。
然而，如果这个作品仍无法让您感到愉悦，我真心认为我的 LoRA 根本不适合您。您不开心，我也不会开心。
解决方法很简单：我认为，如果您不再下载我的作品，我们都会更幸福。
目前，我有 85 次下载 和 22 个点赞（👍️）。
我必须承认，那63 位沉默的用户——他们下载了我的作品，但超过一天没有任何反应或反馈——说明我的 LoRA 对他们而言并不合适。这种持续的沉默，是我最大的动力消耗源。
奇怪的是，创作者却要被迫面对这种不满。我多么希望有一个功能，能屏蔽那些反复下载却从不互动的用户，但这样的功能并不存在。
这对我来说只是个爱好，动力因此严重受损。最终，这种缺乏互动可能让我彻底放弃这个爱好。
因此，对于那些持续下载我的作品却从不给予任何反馈的人，请不要再下载我的作品了。我恳请您理解。

最后，重要公告与请求：
制作了70个LoRA之后，我想分享一个长久以来萦绕心头的想法。
这次我采取如此极端的方法，只有一个重要原因。
如果您觉得这个作品无法带来任何乐趣，我真诚认为——我的LoRA根本不适合您。
您不开心，我也不开心。
唯一的解决办法是：我建议您干脆别再下载我的作品了，这样我们都会更幸福。
目前，我的作品有85次下载，22个点赞（👍️）。
那63位下载后一整天毫无反应的沉默用户，显然认为我的LoRA不适合他们。
点赞与否是您的自由，其实无所谓。但沉默才是对我动力最大的打击。
这不只是我的问题，如果能有一个功能，自动屏蔽那些反复下载却从不互动的用户，该有多好？可惜没有。
这本是我的爱好，但动力持续流失，最终可能让我彻底放弃。
所以，对于那些持续下载却从不给予任何反馈的人，请不要再下载我的作品了。恳请您的理解。

“1girl”标签在通用使用中是不必要的。
泛用性提升的“1girl”标签无需使用。

触发词：h_m0em1,hay4k4w4
基础（几乎不需要）：黑发、深棕色眼睛、刘海、中长发
制服：kanda1_uniform、红领带、短裙、短袖、白袜、乐福鞋
按需使用体型标签：特定身体比例、独特姿势、窄肩、紧致臀部、纤细身材、小而丰满的胸部、吸引男性

※由于体型比例已整合进触发词，“1girl”标签基本无需使用，甚至不使用反而更容易获得理想效果。但大家常会无意识地加上……请有意识地删除。
在负面提示中加入“1girl”，常能有效排除通用“1girl”元素。我自己仍在摸索，若您发现有效方法，请告诉我。
※令人意外的是，体型标签非常有效。除非明确不需要，否则在提示词开头“全盘包含”所有体型标签，复现效果最佳。

“我们已将身体比例直接整合至触发词中，因此‘1girl’标签通常无需使用。事实上，不使用它往往能获得更佳效果。我们知道它容易被无意识地加入……请尽量避免使用。”
“在负面提示中加入‘1girl’，常能有效‘排除通用的1girl元素’。我自己仍在探索最佳用法，若您发现任何有用技巧，请告诉我。”
“※体型相关标签的效果出乎意料地好。除非明确不需要，否则在提示词开头‘全盘包含’所有体型标签，复现效果最佳。”