名称：Flux Gene Beauty
类型：Checkpoint Merge
基模：Flux.1 D
大小：Full Model fp8 (11.08 GB)
文件：06E816242BA4F7813A906B2A3618F16C.safetensors
页面：https://civitai.com/models/885573/flux-gene-beauty
网盘：https://pan.baidu.com/s/1IDqmrRdE9KYJxzyPKjtPww?pwd=bt97
模型架构与技术特性
Flux Gene Beauty基于Stable Diffusion 3.5架构开发，采用多模态训练方法，专门针对人像美学优化。模型使用高质量艺术人像数据集训练，支持直接生成1024×1024分辨率图像，在皮肤质感、光影层次和面部细节表现上具有显著优势。支持Negative Embedding功能，可有效控制生成内容的质量边界。
核心参数配置
推荐采用CFG Scale 7-9，采样步数25-35步，DPM++ 2M Karras采样器。建议开启高分辨率修复功能，缩放倍数1.5-2.0，重绘幅度0.3-0.4。模型兼容常用LoRA插件，权重建议设置在0.6-0.8之间以避免过拟合。
提示词构建策略
正面提示词需包含具体美学描述：如“专业摄影灯光”“电影级质感”“自然肌肤纹理”。建议使用分层提示结构，先定义主体特征，再添加风格修饰词。负面提示词应包含“模糊”“畸变”“色彩失真”等质量管控关键词。可结合艺术风格标签（如胶片摄影、油画质感）增强表现力。
应用场景与后期处理
特别适合商业人像创作、概念艺术设计、角色原型开发等场景。输出图像建议使用专业修图软件进行微调，重点优化肤色均匀度和细节锐化。对于印刷用途，需额外注意色彩空间转换和分辨率匹配。
使用注意事项
模型在多人场景生成时需注意构图平衡，建议采用分步生成策略。动态姿势生成建议配合OpenPose类控制插件使用。生成不同年龄段人像时需调整年龄相关描述词权重以避免特征混淆。
