林悔儿 / Lin Huier

林悔儿是《哀鸿》中的角色，也是林翩翩在故事早期的状态。

这个 LoRA 主要还原她这一时期的角色形象：超长深棕色头发、棕色眼睛、单侧小发髻，以及大多数时候由刘海遮住一只眼睛的外观。默认服饰为灰绿色系汉服，同时支持现代服装、通勤装和其他古装的提示词替换。

【触发词】

唯一 Trained Word：

linhuieroc

基础提示词：

1girl, linhuieroc, solo

【推荐权重】

单眼＋原服饰：0.80

双眼＋原服饰：0.70

单眼＋更换服装：0.75–0.80

双眼＋更换服装：0.65–0.70

【单眼＋原服饰】

1girl, linhuieroc, solo, one eye covered, brown eyes, very long dark brown hair, small side bun, hanfu, dark green robe, white skirt, long sleeves

这是当前版本最稳定、最接近角色默认形象的状态。

【双眼＋原服饰】

1girl, linhuieroc, solo, both eyes visible, parted bangs, brown eyes, very long dark brown hair, small side bun, hanfu, dark green robe, white skirt, long sleeves

推荐人物 LoRA 权重：0.70

双眼负面提示：

one eye covered, hair covering eyes

需要齐刘海时，可以将 parted bangs 替换为 blunt bangs。

双眼属于条件控制，不能保证每个 seed 都完全露出双眼。如果仍然遮眼，可以将人物 LoRA 从 0.70 降至 0.65；如果身份特征变弱，再回调至 0.70–0.75。

【单眼＋更换服装】

现代休闲示例：

1girl, linhuieroc, solo, one eye covered, brown eyes, very long dark brown hair, cream cardigan, white shirt, dark green long skirt

现代通勤示例：

1girl, linhuieroc, solo, one eye covered, brown eyes, very long dark brown hair, charcoal suit, white shirt, black pants

【双眼＋更换服装】

1girl, linhuieroc, solo, both eyes visible, parted bangs, brown eyes, very long dark brown hair, cream cardigan, white shirt, dark green long skirt

推荐人物 LoRA 权重：0.65–0.70

双眼现代换装负面提示：

one eye covered, hair covering eyes, hanfu, robe, traditional clothes

【推荐生成参数】

非 Turbo：

人物 LoRA：0.80

Steps：30

CFG：4

Sampler：er_sde

Scheduler：sgm_uniform

Anima Turbo v0.2 快速生成：

Turbo LoRA：0.70

人物 LoRA：0.80

Steps：12

CFG：1生成双眼时，建议将人物 LoRA 调整至 0.65–0.70。

使用说明

本模型主要用于 AI 绘图测试、角色还原、学习交流及非商业同人创作。请在合理、合法的范围内使用，并尊重原作品及相关创作者的权益。

免责声明

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This model is mainly trained for character likeness. Because of the training dataset, certain outfits, poses, expressions, or background elements may appear more frequently than expected. If the character looks too fixed or the LoRA has too much influence on the image, try lowering the LoRA weight.

I am still learning LoRA training, so the model may not be perfect. Feedback, suggestions, testing results, and example images are always welcome.