小马良

AWPortrait QW 是基于QwenImage架构下的模型，使用更符合中国人长相特征及审美的训练集进行训练，包含室内室外人像、时尚、棚拍写真等众多类型，泛化性强。相较于原始版Qwen，AWPortrait QW对于肤质表现更加细腻且真实，LoRA建议权重1。

Qwen_Image_4_Grid_Display_LoRA 是一款基于 Qwen-Image 模型微调的 LoRA 适配器，专为生成四格统一视觉风格图像而设计。它能够将一个抽象创意或设计概念，一次性输出为四个在色彩、构图、视角和主题上高度一致的图像，形成一个完整的视觉网格，极大提升设计探索与原型迭代的效率。

Aether Blast 提供了一种高效、可控的方式来生成高质量、大尺度的冲击波动态效果，特别适合需要环境级视觉震撼的创作者。无论你是制作短片、游戏过场动画，还是探索 AI 视频艺术表达，这个 LoRA 都能帮助你快速实现“毁天灭地”的视觉构想。

Flux Kontext Makeup remover是一个专注于为浓妆女子卸妆的LoRA，基于 FLUX.1-Kontext-dev 模型进行训练，将真实人物的浓妆卸去。

Qwen-Image Realism LoRA v1.1 是一次聚焦“真实感”的精准升级。它不追求参数膨胀或复杂架构，而是通过高质量数据与精细微调，在面部、色彩、光影和多样性四个关键维度实现可感知的提升。

Qwen-Image-EliGen是基于 Qwen-Image 训练的精确分区控制模型，模型结构为 LoRA，可以通过输入每个实体的文本和区域条件（蒙版图）来控制每个实体的位置和形状。

AnyBall LoRA 是一个小巧但富有表现力的风格化Lora，用一个简单触发词 an1ball，就能快速进入独特的视觉世界，兼具趣味性与实用性，适合内容创作者、设计师和 AI 艺术探索者。

nunchaku-flux.1-krea-dev 的意义在于，它证明了即使在 4-bit 低精度下，扩散模型依然可以生成高质量、富有细节的图像。通过 SVDQuant 与 Nunchaku 推理系统的结合，我们得以在不牺牲太多质量的前提下，大幅降低硬件门

FLUX-Krea-Blaze FP8 E5M2是基于FLUX.1-Krea.DEV 训练的超快版本**，由MintLab训练，只需4步即可完成图像生成。

flux-krea-extracted-lora 展示了从闭源或专用模型中提取风格化 LoRA 的可能性，技术路径值得肯定。它确实携带了 Krea 的部分美学先验，尤其在面部优化方面有一定价值。

Aether Crash Zoom 是一个专为 Wan 2.2 5B (i2v) 模型设计的轻量适配 LoRA，旨在实现一种极具张力的视觉效果——从远距离构图中突然高速推进，聚焦于远处主体。

Kontext Normal 是一个专注于将常规图像（如AI生成的角色图或纹理图）转换为高质量法线贴图（Normal Map） 的轻量级LoRA，基于 FLUX.1-Kontext-dev 模型训练而成。

Kontext-Emoji-LoRA是一个用于风格迁移的模型，基于FLUX.1-Kontext-dev 训练，适用于人类形象的emoji风格化任务，可在 ComfyUI 中使用。

这个“一体化”WAN2.2 模型，更贴近日常使用——更简单、更快、更兼容。如果你正在使用 WAN 系列模型，不妨试试这个整合版本，或许能为你的工作流带来意想不到的提升。

Instagirl是一款适用于WAN 2.2/WAN 2.1的Lora,WAN系列模式虽然是视频生成模型，但它同样适用于文生图，这款Lora即是，训练者00quebec用3000多张图片和130多个不同的Instagram模特对WAN 2.2进行微调的一款文生图Lora

Marble Sculpture Kontext Dev LoRA是一款专为图像编辑模型 FLUX.1 Kontext [dev] 打造的风格LoRA 模型，可以将图像转换为大理石质感的图像。

Blur Background 与 Unblur Background 是一次对生成图像“后期控制前移”的有益尝试。它们不追求极致的图像修复能力，而是以轻量 LoRA 的形式，为创作者提供一种在生成过程中直接干预背景清晰度的手段。

Tattoo Kontext Dev LoRA 的核心优势在于其对人体结构与皮肤质感的深刻理解。它能将用户提供的纹身设计草图，精准地“贴合”到指定的身体部位，并自动处理细节。