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
