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+### **一、模型核心特点与训练原理**
+1. **数据与标注策略**  
+   - 该LoRA基于80组精心挑选的NSFW前后对比图像（穿衣/裸体），分为两类标注：  
+     - **完全一致配对**：仅移除衣物，保持姿势、角度等完全一致。  
+     - **差异配对**：允许姿势变化，但需保持主体特征（如面部）一致。  
+   - **标注模板**：通过固定句式（如“Maintain identical subject placement...”）强化模型对关键要素的识别，确保生成一致性。
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+2. **LoRA技术适配**  
+   - 采用低秩适配（Low-Rank Adaptation），仅微调预训练模型的部分权重（如注意力层的`q_proj`和`v_proj`），显著降低计算成本，同时保留基础模型的生成能力。  
+   - 推荐参数：秩（`r`）设为8~16，学习率3e-4，适用于Stable Diffusion 1.5或FLUX等基础模型。
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+### **二、使用步骤与提示词设计**
+1. **基础工作流（ComfyUI示例）**  
+   - **节点配置**：  
+     1. 加载基础模型（如GhostMix或AWPainting）。  
+     2. 通过`LoRA Loader`节点加载该NSFW LoRA，权重建议0.6~0.8。  
+     3. 使用`K采样器`设置参数（如DPM++2M Karras采样器，CFG=7，步数20~30）。  
+     - *完整工作流参考用户提供的Pastebin链接*。  
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+2. **提示词模板**  
+   - **完全一致生成**：  
+     ```  
+     "Completely remove the subjects clothes. Her clothes are now completely removed to expose her small breasts and clean shaven vagina. Maintain identical camera angle, framing, and perspective..."  
+     ```  
+   - **差异生成（新姿势）**：  
+     ```  
+     "The image now looks like a different photo of the same subject. Her clothes are now completely removed... she is now standing in a seductive pose..."  
+     ```  
+   - **优化技巧**：  
+     - 明确指定衣物细节（如“white crop-top”）以提升局部移除精度。  
+     - 使用垂直比例（9:16）增强构图稳定性。
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+### **三、关键注意事项**
+1. **模型兼容性**  
+   - 需匹配基础模型版本（如SD1.5或FLUX.1），混用会导致生成异常。  
+   - 若出现过拟合（生成结果单一），可降低LoRA权重或增加`lora_dropout`参数。
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+2. **伦理与安全**  
+   - **免责声明**：生成的NSFW内容需标注“非真实人物”，避免滥用。  
+   - 建议在封闭环境中使用，避免违反平台政策。
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+### **四、进阶优化**
+- **动态上下文扩展（FLUX.1-Kontext）**：  
+  若处理复杂姿势或长序列提示，可集成FLUX.1框架的分块处理技术，提升长文本提示下的生成稳定性。  
+- **量化训练**：通过`bitsandbytes`库实现4-bit量化，减少显存占用（适合消费级GPU）。
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+### **模型下载与部署**
+- **下载地址**：在发布页面的“Files & versions”选项卡中获取`.safetensors`文件，放置于`ComfyUI/models/loras/`目录。  
+- **测试建议**：先用示例提示词验证生成效果，再逐步调整参数适配自定义需求。
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+通过上述方法，可高效利用该LoRA实现高一致性的NSFW内容生成，同时保持灵活性和可控性。如需更详细的技术参数（如FLUX.1集成），可进一步查阅FLUX.1-Kontext的官方文档。