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prison wall illu

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Updated: Sep 15, 2025

backgroundprison wall

Verified:

SafeTensor

Type

LoRA

Stats

315

81

92

Reviews

Published

Sep 15, 2025

Base Model

Illustrious

Trigger Words

prison w4ll

Hash

AutoV2
4C672A9F67
Acolyte Badge

arrssenne

After receiving several questions about how my LoRA models work, here’s a quick explanatory guide.

First of all, I always include a trigger word to properly activate the LoRA. If it doesn't seem to activate, keep in mind that the example images I post use the exact same prompt that I used to create the dataset images. So feel free to draw inspiration from the prompt, either in part or in full.

All of my images are generated using checkpoints that I personally like. As such, my LoRA models may not perform as well with other checkpoints.

Also, I never create datasets with multiple viewing angles. So if you’re not satisfied with the angle of a background, I can create a version with a different point of view upon request. The same goes for colors, style, etc.

Finally, I almost always use a strength of 1 for my LoRA models. However, don’t forget that you can adjust this value based on your needs—for example, anywhere between 0.6 and 1.9.

Voici le fonctionnement de mes LoRA

1.j’inclus toujours un trigger word pour activer correctement le LoRA. Si celui-ci ne semble pas s’activer, sachez que les images d’exemple que je publie utilisent exactement le même prompt que celui employé pour créer les images du dataset. Vous pouvez donc vous en inspirer, en reprenant tout ou partie du prompt.

2.Toutes mes images sont générées avec les checkpoints que j’apprécie personnellement. Il est donc possible que mes LoRA ne fonctionnent pas aussi bien avec d’autres checkpoints.

Par ailleurs, je ne crée jamais de dataset avec plusieurs angles de vue. Ainsi, si vous n’aimez pas l’angle de vue d’un background, je peux en générer un avec une perspective,couleur,style différente.

3.j’utilise presque toujours une intensité de 1 pour mes LoRA. Toutefois, n’oubliez pas que vous pouvez ajuster cette valeur selon vos besoins, par exemple entre 0.6 et 1.9.