# Catteaqh（祁红）— Chibi Fox Girl LoRA&gt; 中文动画角色的 Q 版狐狸耳少女角色 LoRA。基于 NoobAI-XL (vPred 1.0)，仅训练 UNet，81.5 MiB。&gt; 触发词 *<code>catteaqh</code>**，推荐权重 0.8–1.0。---## 一、速查表| 项 | 值 ||---|---|| 模型类型 | LoRA（角色） || 底模 | NoobAI-XL vPred 1.0<code>noobaiXLNAIXL_vPred10Version</code>） || 触发词 | *<code>catteaqh</code>**（必须放正向最前） || 推荐权重 | 1.0（常规）／**0.8–0.9**（姿势超出训练范围时） || 推荐采样 | euler + normal，30 步，CFG 5.0，1024×1024 || CLIP Skip | 1（与训练一致）；用 2 也可，画风会略偏 NoobAI 社区常规 || 文件 | <code>catteaqh_kohya_v10_128hair.safetensors</code>（81.5 MiB） || 训练素材 | 128 张（动画截图，超分到短边 1024） || 训练步数 | 5600 步 ≈ 4.38 epoch || 内容分级 | NSFW（模型本身可出成人内容，但训练集**不含**成人内容，见第五节） |---## 二、这是什么中文动画角色 祁红 的 Q 版（chibi）狐狸耳少女形象 LoRA。特征：粉色长发、狐狸耳、绿色连衣裙、粗眉、棕色眼睛、Q 版头身比。适合：单角色出图、场景/换装、表情包、短动画帧风格。不适合：写实风、成人向解剖结构（原因见第五节）。---## 三、使用方法### 3.1 基础正向```textcatteaqh, 1girl, solo, green_dress, pink_hair, upper_body, long_hair, animal_ears,very_long_hair, brown_eyes, thick_eyebrows, looking_at_viewer, smile```### 3.2 负向（通用）```textlowres, bad anatomy, (worst quality:1.8), low quality, (normal quality:1.3), blurry,bad hands, mutated hands and fingers, extra fingers, extra limbs, duplicate, cropped,jpeg artifacts, watermark, signature, text, extra character, floating objects,extra ears, disfigured, bad proportions```### 3.3 标签顺序（重要）v10 的标注顺序是：```textcatteaqh → 1girl → solo → 服装(green_dress) → 发色(pink_hair) → 景别 → 头发/耳朵 → 眼睛 → 表情 → 场景```提示词**尽量按这个顺序写**，比随意堆叠更贴合训练分布<code>--keep_tokens=1</code> 只保证触发词在最前，后续顺序仍影响 CLIP 注意力）。### 3.4 三个示例站立肖像```textcatteaqh, 1girl, solo, green_dress, pink_hair, upper_body, long_hair, animal_ears,very_long_hair, brown_eyes, thick_eyebrows, looking_at_viewer, smile, simple_background```森林全身```textcatteaqh, 1girl, solo, green_dress, pink_hair, full_body, long_hair, animal_ears,very_long_hair, brown_eyes, thick_eyebrows, forest, day, standing, looking_at_viewer```持弓动作```textcatteaqh, 1girl, solo, green_dress, pink_hair, full_body, long_hair, animal_ears,very_long_hair, brown_eyes, thick_eyebrows, holding_bow_\(weapon\), aiming, forest```---## 四、关键技术点（不看会踩坑）| 点 | 说明 ||---|---|| *<code>pink_hair</code> 建议必写** | v10 的 128 条标注全部带 <code>pink_hair</code>。不写也能出图（触发词带外观），但写了才与训练分布一致。**不要写 <code>red_hair</code> / <code>orange_hair</code>** —— 与训练分布冲突 || 景别优先 <code>upper_body</code> / <code>full_body</code> | 训练集里 <code>upper_body</code> 94/128<code>full_body</code> 25/128<code>close-up</code> 仅 3<code>portrait</code> 0 || <code>thick_eyebrows</code> 是特征词 | 73/128 有，是那双"小椭圆眉"的来源，写了对脸型有正面影响 || 瞳孔色 | 常规用 <code>brown_eyes</code>（88/128）；少数舞台装样本是紫瞳<code>purple_eyes</code>），需要舞台装造型时才写 || 高清修复别用它重绘 | 任何二次采样都会改眼型/睫毛线。要放大建议**纯超分**（如 4x-AnimeSharp），zero 重绘 || 权重不要一味加 | 超过 1.2 会开始出现线条变硬/过饱和；姿势不听话时**先降权重到 0.8**，不要加权重 |---## 五、能力边界（基于 128 张训练集实测）| 场景 | 训练集覆盖 | 表现 ||---|---|---|| 半身 / 全身站姿 | <code>upper_body</code> 94<code>full_body</code> 25<code>standing</code> 31 | ✅ 稳定 || 坐姿 | <code>sitting</code> 14 | ✅ 可用 || 服装（绿裙） | <code>green_dress</code> 119 | ✅ 很强 || 粉色长发 / 狐狸耳 | <code>pink_hair</code> 128<code>animal_ears</code> 112 | ✅ 很强 || 脸部特写 | <code>close-up</code> 3<code>portrait</code> 0 | ⚠️ 特写时脸会偏"通用萌系"（脸更圆、眼更大），因为训练集几乎没有脸部大特写 || 裸体 | <code>nude</code> / <code>nipples</code> / <code>navel</code> / <code>breasts</code> 全 0 | ⚠️ 完全靠底模；裙子可能以残影形式回来 || 躺姿 / 开腿 | <code>lying</code> 1<code>on_back</code> 0<code>spread_legs</code> 0 | ❌ 极不稳，建议降权重或改用坐姿 || 性行为姿势 | <code>sex</code> / <code>cowgirl_position</code> / <code>pov</code> 全 0 | ❌ 零样本，需 LoRA 0.7–0.8 让底模主导 || 黑化形态 | 已剔除 7 张 | ✅ 不会出现黑化变体 |&gt; 说明：模型**可以**生成 NSFW 内容，但训练集本身是干净的（无裸露样本）。因此成人内容的质量取决于底模，角色一致性会下降。这是数据层面的限制，不是权重能修的。---## 六、训练信息| 项 | 值 ||---|---|| 训练器 | kohya-ss/sd-scripts <code>sdxl_train_network.py</code> || 底模 | NoobAI-XL vPred 1.0 || v-pred 选项 | <code>--v_parameterization</code>（必须，vPred 模型的标准做法） || VAE | <code>--no_half_vae</code> || 网络 | <code>--network_module=networks.lora --network_dim=16 --network_alpha=8 --network_train_unet_only</code> || 学习率 | <code>1e-4</code>（unet_lr 同）<code>--lr_scheduler=cosine_with_restartsAdamW</code> || 分辨率 | <code>1024--enable_bucket --min_bucket_reso=768 --max_bucket_reso=1536 --bucket_reso_steps=64</code> || 文本 | <code>--max_token_length=225 --keep_tokens=1</code> || 显存优化 | <code>--cache_latents --cache_text_encoder_outputs --gradient_checkpointing --sdpa</code> || 精度 | <code>--mixed_precision=bf16 --save_precision=bf16</code> || 重复 | 每张 10 次（128 × 10 = 1280 步/epoch） || 总步数 | 5600（≈ 4.38 epoch，每 500 步存档） || 硬件 | RTX 4090 D，约 70 分钟 |素材处理：动画截图（原始短边 281–930 px）→ <code>4x-AnimeSharp</code> 超分 → Lanczos 缩放到短边 1024。其中前 60 张由完整流程处理（WD14 v3 打标 + 人工逐条复核 + 水印/画面文字逐张检测擦除）；后续扩充至 128 张时沿用同一套打标与清洗规范，并剔除 7 张黑化形态。

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