Wan2.2 - Dual Character Lora - Ken and Dakota

这是一个为 Wan 2.2 训练的高保真双角色LoRA，旨在展示当训练流程执行得当后，多角色生成可以多么灵活且可靠。

这两个角色被刻意选择以实现最大对比度，使得身份区分和角色一致性一目了然：

• 角色A：身着黑色渔网袜与深色高对比度服装的哥特风格女性

• 角色B：穿着整洁合身商务西装的英俊男性

即使在复杂场景、动态姿势或较长的提示链中，每个角色仍能在视觉和风格上保持鲜明区分。

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🎬 为何这个LoRA与众不同

这不仅仅是一个“双角色测试”。

它是对一种全新创作理念的展示：当你不再对抗身份混淆，而是开始拥抱多角色叙事时，你能实现什么：

• 角色可以自然互动

• 场景构图保持连贯

• 服装、面部特征与氛围牢牢绑定于正确角色

• 你可以构建叙事连续性，而不仅仅是单张图像

这打开了通往以下可能性的大门：

• 故事驱动的图像序列

• 带有情感张力的多角色场景

• 跨生成周期保持一致的 recurring 角色

当与正确的训练方法结合时，Wan 2.2 能极其出色地处理这些需求——而这个LoRA正是这一能力的实证。

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🎯 适用场景

• 多角色叙事

• 双角色场景生成

• 测试 Wan 2.2 中的身份一致性

• 高级LoRA训练的参考模型

• 突破“每图仅限一角色”的限制

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🔞 SFW / NSFW 说明

这个LoRA可用于SFW和NSFW生成，具体取决于你的提示词和基础模型。

重要澄清：

• 它并未专门针对NSFW内容进行训练

• 任何明确输出均来自提示词与基础模型的行为，而非训练数据集

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🛠️ 想创建你自己的LoRA？

这个LoRA是我双角色训练工作流的示例输出。

如果你想创建属于你自己的多角色LoRA——无论是用于叙事、世界观构建，还是更富表现力的场景——完整工作流已在我Patreon上公开：

👉 https://patreon.com/loboforgeai

该工作流涵盖：

• 多角色数据集结构

• 提示词分离技术

• 身份隔离策略

• 针对 Wan 2.2 的训练参数设置

• 常见失败模式及规避方法

Patreon内容100%为SFW，专注于工具、技术与可复现的结果。

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⚠️ 最后提醒

• 此LoRA专为承受高强度压力而设计——复杂提示、动态场景与角色互动均能稳定表现

• 如果你曾为身份混淆困扰，这个LoRA将立即让你看到可能性所在

• 清晰的提示 + 扎实的训练 = 显著提升的生成效果