名称：ポールダンス/pole dancing
类型：LoRA
基模：NoobAI
大小：LoRA (61.12 MB)
文件：7EEEA303A4524B8055C46E34A17A2548.safetensors
页面：https://civitai.com/models/623481/pole-dancing
网盘：https://pan.baidu.com/s/1RXRm3VZvrgcic8aZfVpRrQ?pwd=8vhq
Pole Dancing 模型应用指南
模型概述
Pole Dancing 模型是一个专注于特定主题的文生图模型，旨在生成与杆舞相关的艺术化视觉内容。该模型基于Stable Diffusion架构训练，特别针对动态姿势和场景氛围的呈现进行了优化。模型页面显示其核心特色在于细腻的身体动态刻画以及场景灯光效果的表现，适合用于创作具有艺术感和表现力的图像。
技术特性
- 架构基础：基于Stable Diffusion，兼容主流生成工具如Automatic1111 WebUI。
- 风格倾向：强调肢体动作的流畅性和场景的戏剧化效果，画面整体呈现出较强的艺术感染力。
- 训练数据：模型在训练中注重姿势的多样性和光影效果的处理，生成的图像在细节上较为精致。
- 参数支持：支持常见的采样方法（如Euler a、DPM++ 2M Karras），建议使用30-50步数以获得较高质量输出。
适用场景
Pole Dancing 模型适用于以下创作需求：
- 艺术插画：适合生成具有动态美感的角色插图，尤其是在表现肢体语言方面。
- 场景设计：可用于构建具有特定氛围的背景画面，如舞台或室内场景。
- 概念艺术：为游戏或影视项目提供灵感草图，突出角色动作的表现力。
使用技巧
- 提示词构建：建议在提示词中明确指定“pole dancing”、“dynamic pose”等关键词，加入描述环境或光线的词语（如“dramatic lighting”、“stage background”）以增强画面效果。负面提示词可包括“blurry”、“distorted”以避免常见问题。
- 参数设置：推荐CFG Scale设置为7-9，确保生成结果既贴合提示词又不过于刻板。分辨率建议512x512或更高，以保留细节。
- 后期处理：生成图像后，可通过轻微调整对比度和色彩饱和度，进一步突出光影效果，增强艺术感。
注意事项
- 模型对提示词的敏感度较高，建议多尝试不同描述方式以找到最佳效果。
- 在生成复杂场景时，可能需要多次迭代调整参数以获得理想结果。
Pole Dancing 模型以其独特的主题风格和动态表现力，为创作者提供了丰富的可能性。通过合理构建提示词和优化参数，可以充分发挥其在艺术创作中的潜力。
