best adult games.

модель · Документация изучена · 5 октября 2026

B

Kolors

Сравнение промптов на китайском и английском языках и отлаженные локальные рабочие процессы с Kolors.

Доступность
устаревшее
Где работает
локально
Стоимость
Локальные вычислительные ресурсы и хранилище; плата провайдерам размещённых у них решений зависит от сервиса.
Правила в отношении контента для взрослых
не проверено

Kolors — более ранняя модель Kuaishou для локальной генерации изображений по тексту. Её стоит сохранить для сравнения промптов на китайском и английском языках и для проектов, уже построенных на её пайплайне. Дайте ей то же задание на создание графических ресурсов, что и другим рассматриваемым моделям, а затем сравните обработку промптов, объём правок, необходимых для получения пригодного к использованию изображения персонажа, и вычислительные затраты такого рабочего процесса. Прежде чем импортировать конфигурацию SDXL, проверьте поддержку адаптеров. Коммерческое развёртывание требует осторожности: английские и китайские формулировки специальной лицензии модели противоречат друг другу, а карточка модели просит коммерческих пользователей зарегистрироваться. Добейтесь разъяснения этих условий, прежде чем готовить релиз на основе модели.

Коммерческое использование & лицензия

Код распространяется под Apache-2.0; на веса модели также распространяется MODEL_LICENSE. Английские условия требуют разрешения для облачных провайдеров или лицензиатов, превышающих указанный порог в 100 миллионов активных пользователей в месяц; китайские условия требуют разрешения для коммерческого использования в целом. Устраните эту неоднозначность, прежде чем полагаться на предоставленное право коммерческого использования.

Правила в отношении контента для взрослых

Карточка модели не устанавливает разрешение на генерацию откровенного контента для взрослых. При локальном использовании лицензионные обязательства сохраняются; у сервисов, размещающих модель у себя, действуют отдельные правила в отношении контента.

Читать политику ↗

Что вам понадобится

В исходных требованиях к установке указаны Python 3.8+, PyTorch 1.13.1+ и Transformers 4.26.1+; рекомендуется CUDA 11.7+. Предусмотрите место для хранения компонентов модели; измерьте потребление видеопамяти в выбранном рабочем процессе.

Места в рейтинге — рекомендации для описанной задачи, основанные на изученной документации. Рейтинги моделей относятся к разработке без сексуально откровенного контента. Мы не проводили практических сравнительных тестов. Политики в отношении контента и коммерческие условия проверяйте отдельно. Как устроены рейтинги →

Источники и дополнительные материалы +

Последняя проверка 5 октября 2026 г..

Руководства по теме

Изображения с ИИ · Начальный уровень · 5 мин на чтение

Выбирайте модель генерации изображений под ресурс, который нужно выпустить

Прежде чем создавать весь состав персонажей, выбирайте модели генерации изображений по соответствию ресурсам, объёму исправлений, воспроизводимости, вычислительным затратам и правам.

Читать руководство →A приоритет чтения
Изображения с ИИ · Средний уровень · 6 мин на чтение

Как сохранить единый облик ИИ-персонажа с помощью референсов и исправлений

Подготовьте утверждённые референсы персонажа, выявляйте отклонения от его облика и проверяйте выражения лица, наряды и экспортированные спрайты как единый согласованный набор.

Читать руководство →A приоритет чтения
Civitai & LoRA · Начальный уровень · 6 мин на чтение

Как правильно понимать чекпойнты, LoRA и флаги разрешений Civitai

Определите типы ресурсов Civitai, проверьте точную базовую модель, изучите коммерческие разрешения и лицензии исходных компонентов и протестируйте скачанные файлы, прежде чем использовать их в игре.

Читать руководство →A приоритет чтения
Civitai & LoRA · Продвинутый уровень · 6 мин на чтение

Обучение, оценка и выпуск LoRA для оригинального персонажа

Соберите согласованный датасет персонажа, обучите LoRA с помощью поддерживаемых средств, проверьте новые позы и выпустите адаптер с чётко указанными совместимостью и правами.

Читать руководство →B приоритет чтения