UwU_Clarity_Z-Image

激活标签：（下方为额外触发词）

uwu_clarity <--（包含一个激活词以帮助引导LoRa，虽然并非绝对必要，但可能有所帮助。）

pornographic <--（专为 gooners 和 coomers 准备。如需特定姿势，可能需要额外的LoRa配对。）

关于此LoRa：

这是一个基于我的 UwU_Clarity SDXL 模型图像训练的 Z-Image 低秩4位LoRa模型。该模型旨在成为一个轻量快速、对VRAM影响极小的LoRa，目标是将我的SDXL模型的风格与基调融入Z-Image中，涵盖解剖结构、生殖器、角色与概念。Z-Image在写实风格上表现优异，但缺乏在没有创意提示下生成幻想图像的能力，此LoRa旨在改善这一点，使用户更容易获得类似Flux和SDXL的效果。此外，Z-Image原生模型在处理性相关概念时表现不佳，且会激烈地审查男性生殖器，导致生成可怕的男性裸体形象。我已部分修正了该LoRa，减轻了基础模型生成的某些怪异现象。此LoRa为通用型模型，并不专门针对某一项任务进行优化。

特点：

与我的基础模型类似，此LoRa倾向于生成外观独特但又高度相似的男女角色——这是由于我个人偏好所致。为避免角色雷同，建议在提示词中加入独特的名字 + 种族/国籍 + 特征。

（例如：Alexa Valencia，一位皮肤苍白的瑞典女性，拥有宽而流畅的鼻子、丰润的嘴唇、纤细的脸庞和小巧严肃的眼睛。）

免责声明：

此LoRa并非完美！你仍可能遇到Z-Image Turbo原生的怪异行为与默认设定。目前它仍处于非常早期的开发阶段，直到我完全理解文本编码器与模型本身的特性为止。

训练信息：

如前所述，数据集由我的UwU数据集与使用Z-Image和UwU_Clarity SDXL模型生成的定制合成数据混合而成。我使用SDXL模型生成一系列图像，再将这些图像编码后通过Z-Image进行img2img处理。工作流中使用promptgen为SDXL生成的图像添加描述，并将原始提示词与promptgen的提示风格合并，从而创建一种同时支持自然语言与传统标签风格的标注方法。（如需，我可提供完整工作流。该工作流基于多GPU设置，但也可在单张显卡上运行。）

该LoRa使用3000张图像训练至10,000步，图像涵盖多种艺术风格，写实程度各异（动漫、半写实、写实、摄影级）。此举防止模型过度偏向单一风格，但也导致基础模型在照片级写实方面的生成能力有所下降。若发现LoRa效果过强，可逐步降低权重直至满意。（相反，若权重过低，生殖器将恢复为扭曲的肉棒状。）

训练环境：RTX 3080（12GB VRAM）+ NVIDIA QUADRO P1000（4GB）+ 64GB DDR4内存。P1000用于运行训练UI与Python，并承担部分小型缓存任务，而非完全依赖CPU卸载+缓存，从而允许RTX 3080充分利用其12GB VRAM进行训练。此举在不触发OOM错误的前提下，小幅提升了训练速度。

额外触发词：（来自我的UwU_XL_v3模型的独特标签）

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负面提示词：

（fleshy growth, ball of flesh, tumor, skin mass, lumpy genitals, abscesses, lipomas, inflammation, cyst, lumps and masses, disfigurations, skin condition, abnormal skin, 3 legs, three legs, tri-limb, elongated, saggy skin, ribbed pattern, diamond pattern, raised grooves, waffle pattern, finned, flanged, beef stick, beef jerky, meat stick, sausage, warts, pimples, ugly, disgusting, monster, creature, horrific, stretched body, stretched limbs.）+（你的常规负面词）