近期我深度体验了Z-Image模型，对其整体表现印象深刻。但在实际应用中遇到了一些技术瓶颈，希望寻求解决方案。
**核心问题描述：**
我的创作方向涉及成人向内容（NSFW），特别是特定身体特征的表现（跨性别特征/双性特征）。Z-Image在解剖结构精准度方面表现欠佳，尤其是生殖器官和私密部位的渲染质量不稳定。
虽然Z-Image提供了相关LoRA模块，但适配效果不够真实，经常产生解剖错误或不自然的输出结果。
相比之下，某个SDXL底模在特定身体特征表现上非常出色，但存在以下问题：
- 面部特征过度欧美化
- 画面AI痕迹明显
- 整体画风质量远不及Qwen和Z-Image
**矛盾点总结：**
- 认可Z-Image的画风自然度和语义理解能力，但不满其在特定解剖结构的表现
- 认可SDXL某底模的解剖准确性，但不满其AI化程度和画风质量
**目前考虑的三种解决方案：**
**方案1：LoRA混合方案**
在支持特定特征的SDXL底模基础上，叠加亚洲面部美化LoRA。
- 实测问题：面部AI感依然过重，构图美学不达标
**方案2：知识蒸馏训练**
在Z-Image基础上训练定制LoRA，尝试将SDXL底模的特定特征数据进行知识蒸馏，并混入真实参考数据。
- 当前困境：训练流程不明确，成本未知
**方案3：双阶段重绘工作流**
先用Z-Image生成基础图像，再用SDXL进行局部重绘。
- 实际问题：流程繁琐，希望有一键式ComfyUI工作流，但本人更熟悉WebUI界面操作
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**第二个技术问题（二次元模型方向）：**
是否存在这样的CLIP模型：
- 兼容Illustrious/Pony/NoobAI等主流二次元底模
- 摆脱Rule34式标签化提示词系统
- 支持自然语言逻辑理解（类似自然对话的提示词输入）
- 可直接集成到WebUI中（非ComfyUI节点形式）
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**第三个问题：训练方法论的改进设想**
传统训练依赖图像标注，我在思考是否存在更深度的训练方式：
**目标：** 让AI真正"理解"特定对象（如解剖结构），而非简单记忆图像特征
**设想的训练流程：**
1. **多模态数据输入：**
- 2D图像（多角度、多状态）
- 3D建模数据
- 视频序列（运动状态）
- 文本知识库（解剖学描述、结构逻辑）
2. **交互式强化学习：**
- AI生成测试样本
- 人工审核反馈（合格/不合格）
- 详细标注错误类型与改进方向
- 迭代训练直至准确率达标
这类似"教师-学生"模式的深度学习，而非传统的单向数据灌输。
**请问：**
- 此类训练方法是否有现成框架支持？
- 技术可行性和资源需求如何？
- 有无相关研究或工具推荐？
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期待专业建议，感谢！

**第四个问题：Wan2.2图生视频的LoRA继承问题**
当我使用SDXL或Z-Image模型生成相对满意的静态图像后，通过Wan2.2进行图生视频转换时遇到技术障碍：
**问题表现：**
即使在Wan2.2中加载了与原图相同的解剖结构LoRA（如生殖器官特征模块），视频生成过程中仍无法正确识别并继承原图中的LoRA效果。
**具体异常：**
- 视频中角色会凭空生成额外的、与原图不符的解剖特征
- 原图中已存在的特定身体结构在视频中发生错位、变形或重复
- LoRA特征在时间轴上表现不一致，出现闪现或突变
**技术疑问：**
- Wan2.2的图生视频流程是否存在LoRA权重传递机制的缺陷？
- 是否有特定的参数设置或工作流可以强化原图特征的继承稳定性？
- 有无替代方案（如先生成视频再进行批量ControlNet修正）可以解决此问题？
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期待专业建议，感谢！

等基于base的第三方模型

SDXL的大部分大模型，确实欧美脸型严重，尤其写实或者2.5D的，少量的大模型可以出东方审美的脸，但是需要提示词权重比较高，比如（XXXX：1.5），另外就是，你提示词中包包含一些西方元素，就算你限定，也会再次被拉回西方脸，解决办法就是在每个西方元素前面都加上地区限定词语，比如“silver hair”，“heterochromia”，“pale skin”等，不同的模型，对于提示词敏感度，权重反应的差距很大，只能挨个尝试。大模型中带着“asian”，“guofeng”，“gufeng”字眼的不要太信任。

LLM代替原生clip是有的在comfyui，至于三，即梦、qwen image 、大香蕉等都支持多图输入，然后是推理是推理，训练是训练；最后用AI生成文案看似很严谨有条理，实则大量无用信息，特别是把Markdown格式直接粘贴到不支持Markdown的平台上

看完第二段没绷住，直抒胸臆。小伙子玩的花啊，请务必交流交流。

豆包之类的直接出图，然后Qwen-edit-NSFW改得了，别折腾zimage了，目前缺陷太多了

你这文章Ai味太重！Ai还一本正经的给你提出解决建议……一本正经的搞笑。

zimage 得等开源base，才有微调模型用，目前不是太好用