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V2的描述{
训练底模：MeinaMixV11。（所以采样算法、参数、负面提示词可以参考MeinaMixV11的建议）
提示词：
<lora:ayaka:0.7>,kamisato ayaka,1girl,solo,ponytail,long hair,hair ornament,hair ribbon,blunt bangs,
通用反向词：
(worst quality,low quality,comic,sketch,zombie,interlocked fingers,extra fingers,extra arms:1.4),stitching,
如果你需要自定义衣服，首先确认大模型是否包含该衣物，或者同时使用衣服lora。
提示词改为：
kamisato ayaka,1girl,solo,ponytail,long hair,hair ornament,hair ribbon,blunt bangs,作用是触发lora,强化头部特征
<lora:ayaka:0.5>,权重降低作用是削弱原始特征（头部、衣物）
(你自定义的衣物:1.5)，权重1.5起步是强化你自定义衣物特征。
反向词：
通用反向词不变，同时根据出图效果，选择希望去掉的原始衣物特征
armor,japanese clothes,breastplate,choker,armored dress,
采样算法和参数：
CFG scale: 7,
Sampler: DPM++ 2M Karras, Steps: 20~40,
Hires upscaler: R-ESRGAN 4x+ Anime6B, Denoising strength: 0.4,Hiressteps:15,
建议开启ADtailer
如果需要高质量图片，建议使用controlnet和局部重绘，不要期待直出。
一个建议，先写完质量控制提示词、触发词、环境等自定义物品提示词、反向词后，采样步数设置为20，根据出图情况修改提示词，如果得到了合适的图，就固定seed，再改为30步，开启高清修复和ADtailer。
}
V1的描述{模型权重建议设置为0.8。
训练底模：MeinaMixV10。（所以采样算法、参数、负面提示词可以参考MeinaMixV10的建议）
提示词：
ayaka,kamisato ayaka,1girl,solo,bangs,ponytail,blunt bangs, long hair,hair ornament,blueeyes,blurry,hairribbon,sidelocks,ribbon,<lora:ayaka:0.8>,
反向词：
(worstquality,lowquality:1.4),(interlockedfingers:1.2),monochrome,zombie,
采样算法和参数：
CFG scale: 7,
Sampler: DPM++ 2M Karras, Steps: 25,
Hires upscaler: R-ESRGAN 4x+ Anime6B, Denoising strength: 0.3, Hires steps: 15,}