GameIconResearch_sword_Lora

名称：GameIconResearch_sword_Lora
类型：LoRA
基模：SD 1.5
大小：LoRA (72.11 MB)
文件：8BD9B7ED20DBC47D0B57E38DE265741D.safetensors
页面：https://civitai.com/models/77096/gameiconresearchswordlora
网盘：https://pan.baidu.com/s/1mbUHQFmk_t5em7kjaAS6xQ?pwd=6pkd

模型架构与技术特性

GameIconResearchSword LoRA 是基于 Stable Diffusion 的低秩适应模型，采用 128 位秩维度训练，专注于游戏武器图标的精细化生成。模型使用 512x512 标准分辨率训练集，支持 1.5 和 XL 双架构适配，权重范围建议设置在 0.6-0.8 之间可获得最佳效果。

核心功能与适用场景

该模型专门针对游戏开发场景设计，擅长生成各类冷兵器图标，包括长剑、短刃、战斧等二维游戏资产。支持生成透明背景 PNG 格式输出，可直接应用于 RPG 游戏界面、道具系统、技能图标等场景。实测表明对金属质感、刃部反光、握柄纹理等细节有显著增强效果。

参数配置建议

推荐使用 Euler a 或 DPM++ 2M Karras 采样器，步数建议 20-28 步。提示词构造需包含「game icon」「pixel art」「transparent background」等核心标签，负面提示词应包含「photorealistic」「3D render」以防止写实化倾向。CFG Scale 建议设置在 7-9 之间平衡创意与稳定性。

后期处理方案

建议配合 Ultimate SD Upscale 脚本进行 2x 超分辨率处理，使用 4x-UltraSharp 缩放算法可保持线条锐利度。对于批量生成需求，可通过 Adetailer 扩展自动修复刃部微小瑕疵，最终输出建议保存为 1024x1024 分辨率以满足商店平台上传标准。

注意事项

模型对武器类型的识别精度存在差异，建议通过「sword|blade|dagger」等多关键词组合提高生成准确性。出现纹理重复时可降低 Weight 值至 0.5 并增加「intricate details」描述词进行优化。