Facing Camera Doggystyle - Z Image Turbo

一个经过LoRA训练的模型，用于生成以主体面向相机的狗仔式构图。
该模型在61张色情静帧图片上进行训练，效果略显僵硬，因此我正在扩充数据集。

主要触发词： ffdoggy（激活主要定位逻辑的必要词）。即使不使用触发词也能生成结果，但为获得一致的构图，强烈建议使用 ffdoggy。此外，使用 her hips pressed against her ass 有助于在构图复杂时确保男性完全位于女性身后。

核心概念关键词：

• 定位： facing camera、man standing behind a woman、ass up、on elbows、on hands、breasts pressed down、face down、looking down、man's hand on head

• 动作/细节： bouncing breasts、breast hanging down、hair pulling

• 身体/面部： curvy、petite、huge breasts、large breasts、medium breasts、small breasts、closed eyes、open mouth、grimacing、pale skin、dark skin

• 配饰： pierced nipples、fishnet leggings、glasses、necklace、tattoos

  • pierced nipples 的效果不稳定。

模型能力：

• 一致的构图：

  • 擅长维持“女性面向相机”的视角，使男性位于其身后并保持模糊或部分遮挡。

  • 关键定位词如 on elbows 或 on hands 能可靠地定义基础姿势。

• 身体多样性：

  • 训练数据涵盖从 petite 到 curvy 的多种体型，并对不同乳房尺寸（从小到巨大）有充足数据。

• 能通过 pale skin 和 dark skin 提示有效生成不同肤色。

• 面部表情：

  • 对面部提示如 closed eyes、open mouth（表达愉悦或震惊）和 grimacing 响应良好，可呈现丰富的情绪反应，但不仅限于这些。

已知问题：

• 姿势有时过于僵硬，难以实现更动态的构图。

• 为平衡姿势与其他提示元素，可能需要调整模型强度（通常为 0.7–1.0）。