Double Penetration from behind [ZIT]

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v1

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模型描述

实验性

数据集： 112 张图像，使用 Qwen3-VL-8B-Instruct-abliterated + 触发词 "double penetration" 进行标注

训练工具： Ostris AI-Toolkit

训练模型： Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

设置：

  • 量化： 无

  • 数据类型： BF16

  • 批量大小： 1

  • 梯度累积： 1

  • 步数： 24000

  • 优化器： AdamW8Bit

  • 时间步类型： 加权

  • 时间步偏差： 平衡

  • 损失类型： 均方误差

  • 线性秩： 32

  • 学习率： 0.0001

  • 权重衰减： 0.0001

  • 分辨率： 512

此模型生成的图像

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