TF/TG M2F LoRA — ALPHA

注意：请阅读下方的使用说明和提示。

这是一个实验性模型，可用于生成变形序列图像。特别地，它是在男性转女性（m2f）性别变化序列上训练的——即男性逐渐变为女性的过程。该模型在这一任务上表现尚可，但也可用于生成其他类型的变形序列，例如胸部增大或“布姆博化”（bimbofication）。不过，该模型有较强的倾向性，通常以男性形象作为图像起点，因此生成结果的一致性会更低。

当前版本的这个LoRA最难以实现的是图像一致性。此处展示的大部分结果都至少有些“挑拣”的成分。某些序列比其他序列更容易生成，很可能是由于训练数据集中包含的序列类型如此。我估计自己对输出结果满意的不足25%。

尽管如此，我还是决定在此版本持续开发更新之前发布此模型。请尽情享受！

使用说明：

• 该模型基于SD1.5基础模型训练，在该模型上表现最佳且最为稳定，但任何逼真的模型都有可能获得良好效果（我尚未在其他类型的模型上成功运行它）。

• LoRA强度建议设置在0.5–0.8之间；数值过高可能会引入一些不理想的风格特征。较低强度也依然可以取得不错的成果。

• 图像的宽高比对输出结果有显著影响。特定尺寸的图像会倾向于生成固定步数的序列。推荐使用较宽的宽高比，沿用超过2:1的宽高比在生成5seq时效果尤佳。

• ControlNet在此LoRA中非常有用，可有效控制输出结果。使用OpenPose输入可精确控制生成图像中人物的数量与姿态。

提示词技巧：

• 在提示词中添加3seq或5seq，可引导生成3步或5步的变形序列。该模型训练时涵盖2–7步的序列，但3步和5步之外的序列数据较少，因此这两个选项是当前最强的。

• drawing、digital art、3d render等风格对这个LoRA来说最容易处理，但也更容易将训练数据中的某些风格“渗入”到结果中。我也生成了大量photo类的提示。

• 通常有效的提示词结构为：<3seq/5seq>, <风格>, <男性描述>, <女性描述>, <场景描述>，例如：

  • 3seq, (masterpiece photo), 男子穿着T恤和短裤, 女子穿着比基尼, 海滩

  • 5seq, (masterpiece photo), 男子穿着西装, 女子穿着连衣裙

  • 3seq, (masterpiece photo), 瘦削男子穿着衬衫和牛仔裤, 女子胸部巨大, 黑色背景

• 通常可与其他风格或角色LoRA兼容，不过需要自行调试强度参数。