V2.3 最新版本这一版触发词发生了变化：restrained_pose_\(arms at one's back\), cn_rope_\(a style of bondage on arms\), rope reining neck, 一共3个，一个是姿势，一个是绳子，一个是勒脖子的绳子（可选）。具体的提示词用法请看示意图，即触发词融入正常书写的句子中。所有示意图均为comfyui出图，直接拖入comfyui可直接看出图提示词。需要注意的是，如果不使用人物lora，可正常使用触发词。背面如发现肢体错乱，请提高本lora的模型强度。当同时使用人物lora的时候，请增加本lora的模型强度，增加句子中触发词的权重，具体参考数值见例图。并且，针对不同的人物lora需要本lora的模型强度和触发词权重不一样，人物正反面的情况也需要本lora不同的模型强度和触发词权重，请大家自行测试。此外，抽卡是必须的。本次版本基本实现了“万物皆可绑”，属于练了N次之后，本人比较满意的一个版本。bound，实现中式五花大绑训练底模：epiCRealism_newAge训练集照片：78张训练步数：7020和6318（把最后两个epoch的文件分享出来）dim:64阿尔法：32触发词分情况讨论：1. 正面照：front view,arms behind back,single rope bound arms/double rope bound arm(因为捆绑绳子可以是单绳或者双绳，所以可以从两种style中任选一种),arms behind back,2. 侧面照：from side,arms behind back,single rope bound arms/double rope bound arm3. 背面照：from behind,single rope bound arms/double rope bound arm,wrists bound together,4. 可加提示词：rope bound neck，这个是正面和侧面照勒脖子的那根绳子。权重：0.7-1。权重因出图底模而异，通常正面照和侧面照0.7权重就够了，背面照得1.0权重。这个值仅供参考，还得根据具体模型而定。泛用性：测试了2D，2.5D，3D（真实模型），泛用性还不错，但是得抽卡，得测具体的合适权重值。建议：如果lora中的人脸对出图影响过大的话，请使用lora block weight，分层控制，削弱lora对人脸的影响。如果使用人物lora，尤其是带服装的人物lora，建议先用出图底模+bound lora

rope bound

Using Flux1 fp8clip模型使用clip_l和ViT-L-14-BEST-smooth-GmP-HF-format，效果有所不同，请自行尝试。T5模型建议使用t5xxl_fp16。建议在双clip节点之后串一个longclip-L的节点。注意，触发词发生变化了！restrained pose and rope bound, rope reining neck.

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