名称：Wan2.2 Girl Like LMR By Aldniki
类型：LoRA
基模：Wan Video 2.2 T2V-A14B
大小：LoRA (292.59 MB)
文件：4E1595FE0C9BF7C34EBDB6374BCEAF57.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1883742/wan22-girl-like-lmr-by-aldniki
网盘：https://pan.baidu.com/s/1s-mO5wCeR1IM-ErpaexjjQ?pwd=vkzs

Wan22 Girl Like LMR：写实风格人像生成专家

模型架构与训练基础

Wan22 Girl Like LMR基于稳定扩散架构开发，采用Low-Rank Adaptation（LoRA）技术进行精细调优。模型使用精选的女性肖像数据集进行训练，重点优化了面部特征、光影效果和皮肤质感的真实感表现。该模型支持多种采样器，推荐使用DPM++ 2M Karras或Euler a采样器以获得最佳效果。

核心特性解析

模型专精于生成高质量亚洲女性肖像，在面部细节处理上表现突出。其优势包括自然的面部比例、细腻的肌肤纹理和逼真的光影效果。模型能够很好地处理不同角度的人像，特别是正面和3/4侧面角度的生成质量最为稳定。背景处理简洁但足够自然，能够有效突出人物主体。

参数配置建议

推荐使用20-30采样步数，CFG Scale设置在7-9之间可获得理想效果。建议分辨率设置为512x768或768x512，更高分辨率可能需要进行高清修复。负面提示词应包含常见瑕疵描述，如“blur, deformed, bad anatomy”等。随机种子设置为-1可获得多样化输出。

应用场景与提示词技巧

适用于角色设计、概念艺术和肖像创作等领域。提示词构建应注重细节描述，包括发型、妆容、表情和光线条件。建议使用“photorealistic, detailed face, natural lighting”等质量描述词，结合具体的特征描述如“long black hair, subtle makeup”等。可尝试添加环境描述词来丰富画面氛围。

后期处理建议

生成后可适当进行面部细节增强，建议使用轻度的锐化处理提升纹理清晰度。色彩调整可微调饱和度和对比度，使图像更具视觉冲击力。如需打印用途，建议进行适当的降噪处理。