Properkissing

因此，我发现Stable Diffusion（SD）在生成“独照”/“写真”/“软色情”/“人像”/“适合工作场合的非互动类”图像时表现非常出色，而对“硬核”/“不适合工作场合”/“低俗”类图像也相当不错，具体效果取决于所使用的模型、提示词、是否启用ControlNet，以及你是新手还是老手。当然，如果你像我一样是个新手或菜鸟，那就更需要做好心理准备——在第50次调整参数之前，可能要忍受大量多余的肢体、变形的身体部位，以及各种“噩梦级”bug的折磨 :P

但SD并不太擅长什么？吻戏。这种简单的浪漫动作/互动，涉及两个人物的面部重叠、数据交集，对算法来说无疑是一个巨大挑战，无论你使用什么模型、采样器或参数组合，都难逃困境。

就像“Legshow”一样，这里也提供一个LoRA或Dreambooth模型，试图解决这一问题。

v1版本是基于42张照片训练而成的小规模数据集。训练数据中包含100%适合工作场合的内容和部分不适合工作场合的内容（因此根据强度和提示词不同，可能会无意中出现裸露胸部或乳沟），训练样本中也包括异性（男女）和同性（女女）配对，尽管从我训练后生成的一张样例图中可以看出，它对同性（男男）组合也有效。此外，我还偷偷在部分训练图中加入了一个非常小的“彩蛋”——一个完全不适合工作场合的变体（尚未测试，但其他部分都正常，想必也没问题）。

“魔法关键词”是“properkissing”。“French”或许能作为修饰词使用，而“with tongues out”也可能有效。至于强度则完全随机，据我观察，取决于模型、主体、其他嵌入或LoRA、以及“神明的旨意”……谁知道呢 :-D

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