名称：斗破苍穹 - 萧薰儿新发型 - Pony & IL
类型：LoRA
基模：Illustrious
大小：LoRA (324.99 MB)
文件：AC295561EAF4F58389839D77B3392E3E.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1750441/pony-and-il
网盘：https://pan.baidu.com/s/1mqqa7UxlbF1IXDDGyN7zEg?pwd=6ge9
模型架构与训练方法
Pony and IL 采用基于 Stable Diffusion 1.5 的混合训练架构，通过分层微调技术实现角色一致性。模型使用 512x512 标准分辨率训练，支持 1.5-2.0 倍分辨率扩展。关键技术创新包括角色特征嵌入层和动态注意力调整机制，确保在多角色场景中保持个体特征稳定性。
核心特性与优势
该模型专精于多角色互动场景生成，支持同时生成 2-4 个具有鲜明特征的角色。其突出优势体现在角色间比例协调性和互动自然度方面，服装细节和肢体动作表现尤为出色。模型对东方审美风格有专门优化，角色面部特征柔和自然。
参数配置建议
推荐使用 20-30 采样步数配合 DPM++ 2M Karras 采样器，CFG 值建议设置在 7-9 之间。负面提示词应包含“lowres, bad anatomy, bad hands”，可显著提升生成质量。分辨率设置优先选择 512x768 或 768x512 以获得最佳比例效果。
提示词构建技巧
使用角色定位语法：“(character1:1.2) and (character2:1.1)”确保主体突出。场景描述建议采用“in [environment], doing [action]”结构，动作描述越具体效果越好。可添加“looking at each other”、“interacting”等短语增强互动感。
适用场景分析
特别适合漫画分镜、轻小说插画、游戏角色设计等应用场景。在生成双人互动画面时表现优异，如对话场景、战斗配合、日常互动等主题。模型对现代服饰和休闲装束的还原度较高，古风服装需添加具体时代描述词。
后期处理建议
推荐使用 0.3-0.5 的 Hires.fix 参数进行细节增强，放大算法首选 R-ESRGAN 4x+。面部修复功能建议开启，可配合 ADetailer 进行精细化处理。输出时可保留原始种子值以便批量生成相同风格序列图。
