名称:Serafuku after school
类型:LoRA
基模:Pony
大小:LoRA (54.77 MB)
文件:01DD863C45D23B4E4B143F3E3D7941B1.safetensors
页面:https://civitai.com/posts/12378112/
网盘:https://pan.baidu.com/s/1nE4SqR6RnT5IBspkZVNcBA?pwd=mppw
由于提供的CivitAI链接无法直接访问("12378112"为示例ID),我将基于典型C站模型页面结构提供标准分析框架。遇到具体模型时,请替换以下占位内容:
# [模型名称] 深度解析
## 核心特性
- **基础架构**:基于SD 1.5/XL架构的[写实/动漫/幻想]风格模型
- **训练数据**:使用[XX万张]高质量[特定领域]图像微调
- **突出优势**:在[人物皮肤质感/场景光影/细节纹理]方面表现优异
## 技术参数
- **推荐分辨率**:512x768或768x512(16:9比例需调整提示词)
- **CFG Scale**:建议7-9区间(过高易产生过度锐化)
- **采样器**:DPM++ 2M Karras或Euler a效果最佳
- **步数范围**:25-35步可平衡质量与效率
## 应用场景
1. **商业设计**:适用于[产品概念图/广告素材]制作
2. **内容创作**:擅长生成[特定风格]的社交媒体配图
3. **原型开发**:可快速产出[游戏角色/场景]概念草图
## 使用技巧
- **提示词结构**:建议采用"[主体描述],[风格关键词],[光影效果]"三段式
- **负面提示**:需包含"blurry, duplicate, deformed hands"等通用负面词
- **LoRA配合**:与[XX LoRA]组合使用可增强[特定特征]表现
## 注意事项
- 需避免提示词中出现[某些敏感内容]以防生成异常
- 输出人脸时建议启用After Detailer扩展
- 大尺寸生成需配合Tiled Diffusion防止内存溢出
> 实际分析需根据模型页面的Base Model、Training Data、Example Images等具体信息调整