著名

触发词：

comfyblanket, chibi

如需减弱 chibi 效果，仅在第一采样步骤中使用 chibi（这是 A1111/Forge Webui 语法）：

comfyblanket, [chibi,::1]

在 1:1（正方形）宽高比下效果最佳，但也适用于竖屏和横屏（得益于数据增强）。

以下通用标签有助于“装饰”毛毯：print、accessories，以及可能的 patterned 和 jewelry。当然，你也可以更具体地指定你想要的样式（例如：floral print、polka dot、plaid）。

针对 LBW 用户
你可以通过将 OUT1 的权重设为 0 来进一步减弱 LoRA 的固有风格，代价是“毛毯稳定性”降低。A1111/Forge 中 LBW 的语法如下：

<lora:concept_comfyblanket-ill-rls1.1:1:lbw=1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0>

我计划通过扩展数据集，在未来版本中减少风格泄漏。

Animagine & Pony

标记词：

comfyblanket, blanket, chibi

在正方形图像中效果最佳。该 LoRA 对角色、背景和艺术风格具有较高的适应性。若想获得更“普通”的风格，可移除 chibi。

注意：目前已有另一个同概念的 LoRA（名为“Cozy Blanket”），但它是为 SD1.5 设计的。

关于 Pony 版本的探讨：

我通常使用的 Animagine 块权重（保留所有块直至 OUT0）在 Pony 上效果并不理想。关键在于，早期块中存在某些风格，特别是 IN04。通过关闭部分层后我发现，该概念的大部分内容集中在 MID 和 OUT0 层，但仅使用这两个层有时会导致毛毯“塌陷”。

结果表明，BASE 层对塑造毛毯结构至关重要，有趣的是，IN07 和 IN08 层会根据图像尺寸缩放毛毯大小。为了避免在场景图中出现过大的毛毯，我尝试移除 IN07+IN08，但这又导致了毛毯塌陷。当前的块权重是一个折中方案，即使你希望在较大场景中使用较小的毛毯，也能表现得相当出色：

lora 块权重：1,0,1,0.8,0.8,1,1,0,0,0,0,0

之后，我使用 sv_fro 将其调整至目标值 0.97。