Flux Gaming Setup - alpha

针对中国用户：

https://www.liblib.art/modelinfo/e4311245c3e54f6e81c52c617241e9df?from=personal_page&versionUuid=1761721334b648c3a0061265de735460

此 LoRA 模型专为增强具有精细细节和未来感的游戏设备图像生成而设计。通过对高质量游戏设备数据集进行训练，该 LoRA 模型为生成的图像增添了额外的细节和真实感。

特性：

1. 专注于增强具有极简主义、高设计感和未来元素的游戏设备图像生成。

2. 使用多样化的游戏设备数据集进行训练，确保涵盖广泛的风格与配置。

3. 为生成图像添加精细细节，例如环境光线、流线型外设和沉浸式背景。

4. 与多种文生图模型兼容，可无缝集成至现有工作流中。

使用方法：

1. 通过使用“loraloadermodeonly”（或等效）节点，将 LoRA 模型添加至您首选的文生图生成流程中。

2. 为获得最佳效果，请调整以下推荐参数：

   • strength_model：0.4–0.5

   • 步数：30（更高的步数可提升图像清晰度）

   • FluxGuidance：2–4（推荐值为 3.5；若图像或某些细节模糊，可提高此值）

   • 分辨率：1024×1024

3. 撰写提示词时，请确保包含“gaming setup”（游戏设备）一词，并描述您希望生成的主要元素。您可以自行撰写提示词，或先使用翻译工具辅助构建主要元素，再进一步优化。

提示词编写建议：

使用 claude：

请注意，虽然此 LoRA 模型可提升游戏设备图像的生成效果，但目前仍处于开发阶段，可能无法始终产生完美结果。训练数据集将持续扩充，以提升模型的性能与适用性。

如您有任何问题、反馈或建议，请私信我。

免责声明：本“游戏设备”LoRA 模型按“现状”提供，不作任何性能或特定用途适用性的保证或承诺。开发者不对因使用本 LoRA 模型而产生的任何问题或损害承担任何责任。