仅限A杯版 v0.5 注意事项

这是为了尝试改善LoRA效果的测试版本。已切换至AI Toolkit，提高了rank，并大幅清理了数据集。本版本仅使用60张图像进行训练，因此仅能较好地理解A杯乳房，对其他内容几乎没有认知。请参阅版本说明获取所有标签。

我目前正在训练一个新版本，使用了大幅扩展的数据集，预计几天后发布。

v0.15 与 v0.1 注意事项

v0.15 可能比 v0.1 更适合你的需求，也可能不是。两个版本的唯一区别是：v0.1 训练了17个epoch，而v0.15 训练了29个epoch。虽然v0.15似乎更能遵循关键词，但它生成的图像更模糊，有时会出现极小的头部。这些版本均为实验性质，我对此产生的任何异常不承担任何责任。但请务必告诉我任何异常情况，我将在本周晚些时候调整数据集并从头开始新一轮训练。

请阅读以下内容

这是尝试使用Flux生成高质量业余抓拍裸照数据集的开端。目前仍处于非常早期的阶段。我已收集了超过5万张按类别整理的图像，但还需要进行标注和配文。

本模型专为Flux1 Dev设计。我已在Flux1-dev-fp8上使用过它，尚未在其他版本上测试。

在最初的“小胸”测试中，我创建了一个LoRA，其输入包括：

• 200 张A杯乳房女性图像——由Joy Cap自动生成描述，随后手动编辑以添加正确标签。
• 200 张平坦胸部女性图像——由Joy Cap自动生成描述，随后手动编辑以添加正确标签。
• 100 张B杯乳房女性图像——由Joy Cap自动生成描述，随后手动编辑以添加正确标签。
• 150 张无妆容女性图像——由Joy Cap自动生成描述，随后手动编辑以添加正确标签。
• 150 张40岁以上女性图像——由Joy Cap自动生成描述。这些图像帮助解决了早期测试中模型只会生成“勉强合法”图像的问题。
• 100 张阴道图像——由Joy Cap自动生成描述。这是为了尝试获得生成阴道的能力。注意：Joy Cap使用“Vulva”一词，因此在我们手动标记之前，请使用该词。

我将此LoRA限制为1000张图像。为节省测试和训练时间，仅对其中500张与小胸相关的重要图像进行了进一步标注和描述编辑。

本LoRA在4250步、17个epoch下训练完成。

所有图像均使用极简的ComfyUI工作流生成，采用Euler和Beta采样器，CFG为1，引导值为3。

使用的提示极为简化，例如：

一位40多岁的女性，拥有A杯小乳房、大乳头、凸起乳晕、深色乳晕，上身裸露。她坐在一个私密场景的凳子上，未化妆。

一位18岁女性，拥有A杯小乳房、中等大小乳头、椭圆形乳晕、浅色乳晕，上身裸露。她处于一个私密的沙漠景观中，未化妆。

标签：

以下是本LoRA应能识别的标签列表。请注意，虽然乳房尺寸通常能较好遵循，但我仍然难以让模型准确生成乳晕细节。有时运气好，有时则不然。

"A Cup Breasts",

"B Cup Breasts",

"Bumpy Areolas",

"Dark Areolas",

"Dark Pink Areolas",

"Different Sized Areolas",

"Eraser Nipples",

"Flat Chested",

"Flat Nipples",

"Inverted Nipples",

"Invisible Areolas, No Areolas",

"Large Areolas",

"Large Nipples",

"Light Areolas",

"Medium Areolas",

"Medium Nipples",

"Oval Areolas",

"Pierced Nipples",

"Pink Areolas",

"Puffy Nipples",

"Sagging Breasts",

"Small Areolas",

"Small Nipples",

"Tan Lines"

随着更多数据集被标注和配文，我将继续开发各种LoRA以针对性解决特定元素。下一步，我将把它们整合为一个最终的检查点。