名称：TafollaSpell
类型：Checkpoint Merge
基模：Illustrious
大小：Pruned Model fp16 (6.46 GB)
文件：D84089C3B4C48C752C7E8A942E0FFFE1.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1914190/tafollaspell
网盘：https://pan.baidu.com/s/1vLejMrFhQI2MBTFGUdMfkQ?pwd=jepk
模型架构与训练特性
TafollaSpell是基于稳定扩散架构训练的专用模型，采用DreamBooth微调技术构建。模型使用精选数据集进行多层次训练，在人物表现和艺术风格化方面展现出显著优势。其潜在空间编码经过特殊优化，能够准确理解复杂提示词中的细节要求。
核心功能特点
该模型在角色一致性生成方面表现突出，支持多角色同框场景的精确控制。对服装纹理、发型细节和光影效果有细腻的表现力，特别擅长处理奇幻风格的主题创作。模型内置动态范围增强算法，可在保持画面自然度的同时提升视觉冲击力。
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值设置在7-9之间可获得理想效果。建议启用高分辨率修复功能，缩放倍数设为1.5-2.0，重绘幅度保持在0.3-0.5区间。负面提示词应包含常见质量缺陷描述以确保输出稳定性。
应用场景指南
适用于游戏角色设计、插画创作和概念艺术制作。在构建提示词时，建议采用分层描述结构：先定义主体特征，再添加细节修饰，最后指定艺术风格。可配合LoRA模型使用增强特定风格的表现力，但需注意控制权重系数避免过拟合。
后期处理建议
输出图像可使用潜空间放大技术提升分辨率，推荐使用4x-UltraSharp缩放算法。对于人物面部细节，建议使用专用修复模型进行局部增强。色彩校正时注意保持模型原有的色调特征，避免过度处理导致艺术风格失真。
注意事项：使用时应遵守平台内容政策，避免生成侵权内容。建议通过多次小批量生成对比效果，逐步调整参数至最佳状态。
