<h1 id="pastel-glow-yuan-or-moss-image-lora">Pastel Glow 二次元画风 | MOSS-Image LoRA</h1>粉嫩高亮的二次元插画风：明亮通透的配色、柔和的光斑与逆光、圆润的脸型和活泼的张嘴笑，适合兽耳少女、荷叶边服装这类可爱题材。本 LoRA 为个人爱好训练，与原画师无关，非官方。请勿用于冒充画师本人、伪造约稿或商业用途。<h2>触发词</h2><ul><li>英文 tag / 英文句子：<code>shiro9</code>（放在提示词最前面）</li><li>中文句子：<code>shiro9画风。</code></li></ul>训练时混合了英文 tag、中文 tag、英文自然句、中文自然句四种写法，四种提示词都能用。<h2>三个版本</h2><ul><li>s6000（约 100 遍）：最亮、饱和度最高，光效最明显，表情最活泼</li><li>s7000（推荐）（约 117 遍）：最均衡，画风到位，线条和配色干净，最贴提示词</li><li>s8000（约 133 遍）：画风最重，但整体偏暗、偏冷，细节略少</li></ul>不确定选哪个，就用 s7000。<img src="https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/c169ffb2-5e2c-46ff-824f-bc0428de3600/original=true/c169ffb2-5e2c-46ff-824f-bc0428de3600.jpeg" /><img src="https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/7f2cab91-dc52-45cd-894b-88f3f3544522/original=true/7f2cab91-dc52-45cd-894b-88f3f3544522.jpeg" /><h2>推荐设置</h2>在 MOSS-Image SFT（int8）上测试：<ul><li>不加 DMD：40-50 步，CFG 3，euler / simple，shift 5</li><li>加 DMD：叠加 8 步 DMD 加速 LoRA，12 步，CFG 1，euler / simple</li><li>LoRA 强度：1.0（可在 0.8～1.2 之间调；加 DMD 后画风会被冲淡一些，可调到 1.2）</li><li>分辨率：约 1MP，例如 1024×1536、832×1216</li></ul><h2>提示词示例</h2><code>shiro9, 1girl, solo, pink hair, twintails, maid, maid headdress, holding tray, cafe, indoors, cowboy shot, looking at viewer, blush</code><code>shiro9画风。一个黑色双麻花辫的女孩穿着浴衣，拿着团扇，在夏日祭的烟火下回头看。</code>小提示：<ul><li>训练图没有带文字的图。想让画面里出现文字时，在提示词里把文字内容写清楚；没写就出现的乱码字，是没指定文字造成的，不是 LoRA 的问题。</li><li>想要更强的光感，可以加 <code>lens flare, light particles, bloom</code>。</li></ul><h2>训练信息</h2><ul><li>底模：MOSS-Image Base</li><li>数据：120 张，2023 年以后的作品精选，剔除了带文字和 UI 的图</li><li>训练器：KohakuMossTrainer</li><li>rank 32 / alpha 128，学习率 1e-4 恒定，每步 2 张，共 8000 步，每 1000 步存档</li><li>标注：WD14 tag（中英）+ 逐张手写自然句（中英）</li></ul><h2 id="lora">画风 LoRA 训多少遍合适？（训练心得）</h2><img src="https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/d879bf53-3c95-442c-a520-31f6dfb0d06e/original=true/d879bf53-3c95-442c-a520-31f6dfb0d06e.jpeg" />另一个个人lora：<img src="https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/3f534235-d695-42e8-bc34-1188d73fb575/original=true/3f534235-d695-42e8-bc34-1188d73fb575.jpeg" />第一个配图是同一条提示词、同一个种子，从 s1000 到 s8000 每 1000 步一档的对照：上排不加 DMD（40 步 CFG 3），下排加 DMD（12 步 CFG 1）。这次每步 2 张图、共 120 张，所以 1000 步约等于每张图被学了 17 遍。<ul><li>s1000～s3000（17～50 遍）：和不加 LoRA 几乎一样，只有眼睛、表情有一点变化。社区常见的几百到两千步配方，在 MOSS 上基本就停在这个阶段。</li><li>s4000～s5000（67～83 遍）：画风开始出现，脸更圆、张嘴笑变多，上色变平。</li><li>s6000～s7000（100～117 遍）：画风最到位，同时完全听提示词，是最佳区间。</li><li>s8000（133 遍）：开始偏暗、偏冷，头发变短、细节变少，过头的迹象出现了。</li></ul>我在另一个 36 张的画风上也做过对照：练到约 140 遍还正常，到约 170 遍就开始不听提示词、乱改构图，再往后完全崩坏。结论：在 MOSS-Image 上训画风 LoRA（rank 32 / alpha 128，学习率 1e-4），按"每张图被学多少遍"来算，100～120 遍最合适，130～140 遍是上限，超过之很容易发生肢体崩坏，不要按固定步数套。<ul><li>每步 1 张：总步数 = 图片张数 × 100～120</li><li>每步 2 张：总步数 = 图片张数 × 100～120 ÷ 2</li></ul>建议从约 80 遍开始存档，最后在 100～120 遍那几档里实际出图挑选。改了学习率或 alpha，这个区间也会跟着移动。<hr /><h2 id="english">English</h2>Pastel Glow anime style for MOSS-Image. Bright pastel colors, soft light flares, rounded faces and cheerful open-mouth smiles. Great for kemonomimi girls and frilly outfits.Fan-made and unofficial; not affiliated with the original artist. Do not use it to impersonate the artist or for commercial purposes.Trigger: <code>shiro9</code> at the start of the prompt (Chinese: <code>shiro9画风。</code>). Tags or natural language in English or Chinese all work.Versions: s6000 = brightest and most vivid / s7000 = recommended, most balanced / s8000 = strongest but darker and cooler.Settings (MOSS-Image SFT int8): 40 steps, CFG 3, euler / simple, shift 5; or with an 8-step DMD LoRA at 12 steps, CFG 1. LoRA weight 1.0 (0.8–1.2). Around 1MP, e.g. 1024×1536.Training: 120 images, MOSS-Image Base, KohakuMossTrainer, rank 32 / alpha 128, lr 1e-4, 8000 steps at 2 images per step.How much to train a style LoRA: the comparison image shows s1000–s8000 with one prompt and seed (top: no DMD, bottom: DMD). Counted as passes per image, 17–50 passes look almost like the base model, 67–83 the style appears, 100–117 is the sweet spot, and 133 starts getting darker and losing detail. On another 36-image style, ~140 passes was still fine but ~170 started ignoring the prompt. Rule of thumb on MOSS-Image (rank 32 / alpha 128, lr 1e-4): aim for 100–120 passes per image, ~130–140 at most; steps = images × 100–120 (÷ 2 at 2 images per step).

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