Sigma Face Expression

如果你在生成视频时想让角色展现出那种“自信一瞥、轻吐一口气”的标志性神态——眉毛微扬成八字，嘴唇微噘，仿佛一切尽在掌握——那你可能需要试试这个小众但有趣的 LoRA 模型：

Sigma Face Expression LoRA for Wan2.2 I2V

这是一个基于 Wan2.2 图像到视频（Image-to-Video）框架训练的LoRA 模型，专门用于触发一种网络流行表情：西格玛表情（Sigma Face）。

什么是西格玛表情？

“西格玛表情”源自网络亚文化中的“Sigma Male”（西格玛男性）形象——一种独立、冷静、不随波逐流的男性人格设定。这种表情通常表现为：

• 眉毛自然拱起，呈八字形
• 嘴唇微微噘起，像在呼气或轻笑
• 面部松弛，带有不屑或自信的神态

它常见于 meme 视频、短视频角色演绎中，具有强烈的风格化和情绪表达特征。

这个 LoRA 的目标，就是让静态图像在转视频时，自动加入这一特定面部动态。

如何使用 Sigma Face LoRA？

✅ 基本信息

• 模型类型：LoRA（低秩适配）
• 基础模型：Wan2.2 I2V（Image-to-Video）
• 训练数据：仅在 6 个真实人物视频片段 上训练
• 适用场景：真实人脸的微表情动画生成

🛠 使用建议

1. 必须同时加载两个版本的 LoRA：
   • 高噪声（noisy）版本
   • 低噪声（clean）版本

   虽然仅用高噪声版本可能也能出效果，但作者未充分测试，推荐双版本共用以确保稳定性。

2. 触发词：

   ... doing sigma face expression
   

   可将其插入提示词末尾，例如：

   a man looking at the camera, confident, doing sigma face expression
   

3. LoRA 权重设置：
   • 推荐范围：1.0 – 1.4
   • 常用组合：
     • 高噪声 & 低噪声：均设为 1.0
     • 或：高噪声 1.2 / 1.4，低噪声 1.0

   权重过低可能无反应，过高可能导致面部扭曲，建议从 1.0 开始微调。

注意事项与局限性

⚠️ 该 LoRA 训练数据量极小（仅 6 个真实视频），因此有明显使用边界：

• ❌ 不适用于动漫、卡通、黏土动画等非写实风格
• ❌ 在非人脸主体或低质量输入图像上效果不可控
• ⚠️ 面部角度偏转较大时可能失效
• ✅ 最佳表现：正面或轻微侧脸的真实人物肖像

由于缺乏多样性训练，模型泛化能力有限，更适合趣味性创作而非严肃内容生成。

云端平台

如果你的硬件不足以在本地运行此Lora，可以使用在线平台来使用。

• 体验地址：https://www.runninghub.cn/ai-detail/1960718981449625601/?inviteCode=16188893