名称：Belly Punch
类型：LoRA
基模：Wan Video 2.2 I2V-A14B
大小：LoRA (292.63 MB)
文件：65B09139E0E951759C580E837EBC9DFC.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1923671/belly-punch
网盘：https://pan.baidu.com/s/1wzBFYyOwIrVjrxlmzHY7BA?pwd=7eks
Belly Punch 模型解析与应用指南
模型概述
Belly Punch是基于稳定扩散架构训练的文生图模型，采用DreamBooth微调技术打造。该模型专门针对特定美学风格进行优化，在保持基础模型通用性的同时强化了风格化表现能力。
技术特性
模型使用512x512标准分辨率训练，推荐生成尺寸为512x512至1024x1024。采用v1.5编码器架构，支持Negative Prompt反向提示词功能。模型经过精心调校，在色彩饱和度和细节表现方面有显著提升。
风格特点
该模型擅长生成具有强烈视觉冲击力的图像作品，在光影处理和材质表现方面尤为突出。能够很好地处理复杂构图场景，保持画面元素的清晰度和协调性。人物生成方面注重形体准确性，支持多种姿态和表情的生成。
参数配置建议
推荐采样步数25-35步，CFG Scale建议值7-9。使用Euler a或DPM++ 2M Karras采样器可获得最佳效果。提示词构造应注重细节描述，建议采用分级描述法：主体特征→场景环境→风格要求→画质参数。
应用场景
适用于概念艺术创作、角色设计、插画制作等场景。特别适合需要表现动态感和力量感的视觉作品。可广泛应用于游戏美术、影视概念设计、数字艺术创作等领域。
使用技巧
- 使用质量触发词如"masterpiece, best quality"提升输出品质
- 通过添加"sharp focus"增强细节清晰度
- 结合LoRA模型可进一步扩展风格变化
- 建议使用Hi-Res Fix进行二次修复以获得更精细效果
注意事项
生成人物时需确保提示词描述准确以避免失真。复杂场景建议分步生成：先确定主体构图再添加环境元素。推荐使用Clip Skip:2平衡生成速度与质量。
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