开yun官网入口登录APP下载 试了很多的sd训练，尤其是sd的lora的训练，问题一大堆，现在写个博客汇总一下
前言
尝试过很多SD训练，特别是SD Lora训练，发现了很多问题，现在写一篇博客来总结一下。
1.一些理论知识
记录一些在各类博客上看到的杂七杂八的训练经历。
1.对于sd1.5，大小在2G左右的模型才是有效模型，WebUI默认为FP16。
【AI绘画】模型修图教程：8G模型才顶级？全是垃圾！嘲笑别人的命运，尊重别人的命运 - Bilibili（bilibili.com）
2.各类模型的分类及解释
【AI绘画】全模型类型汇总/使用方法/简单训练指南——魔术入门 - Bilibili (bilibili.com)
2. 数据集处理 1. 材料准备
稳定扩散训练Lora全套——知乎（zhihu.com）
学习完参数云开·全站APP登录入口，我想强调的是，最重要的是素材的准备，图片质量越高越好，数量不需要太多，对于新手来说，30张左右就够了，关键是质量，选最好的，高质量高分辨率的同时，还可以追求角度的多样性，全局与局部，全方位的视角。
2.高清修复
由于我的数据集里的图片比较模糊不清晰，而且尺寸小于512*512，所以我先做了高清修复，它有缩放功能，修复的时候可以放大4倍，先修复然后裁剪成统一大小。
需要先去SDWebUI的高清修复，修复部分在另一篇博客有详细介绍了解SDwebui/高清修复的后处理功能-CSDN博客
3. 裁剪
数据集的图片大小要一致，一般为512*512,512*768,768*768,1024*1024，如果直接在Danlu中和下面标注的图片一起进行预处理的话比较麻烦。
不过由于我的数据集里的图片不是人，直接裁剪会把一些重要的内容裁剪掉。这里可以选择裁剪工具，这个工具的好处是可以自己调整裁剪的部分，但是不能放大。也可以用美图秀秀/PS等图片编辑软件，功能更强大。看个人需求吧~BIRME - Bulk Image Resizing Made Easy 2.0 (Online & Free)
自定义裁剪后最好点击zip保存，直接保存可能会导致下载不完整，如果网站一直显示“image-xxx”之类的，无法下载或保存，请尝试其他浏览器，我用的是Edge，但是不行，换了Google，就好了。
4. 标记
最全最详细的稳定扩散LORA模型训练教程——知乎（zhihu.com）
4.1 预处理/自动标签推断
首先尝试使用 Cyberdan 炉子集成包，按照链接的教程对训练集进行裁剪和标记预处理。不要忘记将其分为训练集/测试集（7:3/8:2 的比例就可以了）。
模式选择因人而异。脸部裁剪/留白剪切更适合脸部，但我是物体，所以我选择了焦点裁剪。
后来把分辨率改成768*512了，我的数据集里有些图片太长了，用焦点裁剪512裁剪了，不用裁剪模式的话图片分辨率不会变，保持原来的样子。
训练完成后，图片和标签一起保存在右上角的“Training Dataset”中，路径为…\cybertronfurnace1.4\train\image\50_photo_focus
注意如果要重新预训练并调整对比预训练效果，记得将之前的预训练结果复制保存到其他位置，否则重新预训练会直接覆盖之前的训练结果，不允许重命名，只能改之前的保存路径。
或者如果你已经有了预训练好的数据集，或者想要方便的在 Danlu 中标注，你可以将你预处理的文件（图片和对应的标签放在一个文件夹中）放在此路径下，Danlu 会自动识别图片和标签，然后你可以在 Danlu 的标签中手动编辑标签。
4.2 手动编辑标签 4.2.1 从这六个方面思考和编辑标签
还有很重要的一点就是，你不要把想要固化的特征都标注出来，你标注的标签不只是用来描述图片，你还要考虑它们是否是变量。标签尽量是变量，也就是说你期望模型在生成的时候能够根据你的文字而变化。比如说红发女孩的标签里有红头发，AI 会认为这是一个变量，在后面生成模型的时候，你输入白发就能生成白发女孩。但是如果标签里没有红头发，AI 会认为红头发是女孩固定的特征，即使后面在模型里输入了白发，生成的女孩也只有红头发，不会变成白发。
如何从零开始训练高质量的 LoRA 模型 - Bilibili (bilibili.com)
标签部分的说明可以参考这篇博客。所以简单来说，标签就是变量，是可以替换的内容，希望以后可以灵活调整。如果不想被替换，就不要写。
4.2.2 炉内实际编辑操作
首先因为是英文的，所以按照上面链接里的教程，从百度翻译开放平台（baidu.com）导入一个翻译api，具体步骤看链接，很简单，翻译一定量是免费的，收费限额还没确定，后面再写，然后填写个人密钥信息，保存设置/测试翻译按钮，然后开启双语标签，英文标签就转成中文了。
手动编辑标签，主要使用红色框标记：
手动编辑的思路是，先整体添加不存在的标签，删除不需要的标签；然后逐一检查、调整细节标签。
分为图片区、功能区、标签区三部分。
添加：添加一个不存在的标签。您可以选择选择素材（在图片栏中选择图片）或添加所有素材。您还可以选择添加的头/尾位置。标签的位置也很重要。
替换：替换就是当你点击每一张图片查看时，可以替换这张图片的一些标签。标签比较复杂，可以先选中需要替换的标签，然后点击原标签右边的便签按钮，就可以自动添加原标签，这个是个小技巧；
删除：选中需要删除的标签，点击删除即可一次性删除所有标签。注意不要点击全部删除，因为这里的全部删除是删除所有标签。
三、训练（Alchemy） 1、训练参数分析
必看视频！！！【全网最详细lora模型训练教程】这个有多长？你没看错，如果你还教不了我，我只能说，师弟/师妹，你与仙缘完蛋了，你还是下山吧！_哔哩哔哩_bilibili
1.1 与 repeat/epoch/batch_size 相关的步骤
[1] 多个epoch比单个epoch好，通过设置，每个epoch可以保存一组模型，多个epoch就意味着有多组模型，得到一个好模型的概率比单个epoch得到一个模型的概率要高，一般epoch设置为5-10。
[2]如果batch_size过高，首先显存可能处理不了，其次，值越高，训练越快，但越容易导致训练过急，收敛缓慢。
BS 从 1 到 2，Ir 需要为 *2
1.2 速率/质量相关Ir学习速率/Dim网络维度/优化器Optimizer
学习率Ir控制每次参数更新的幅度，过低则参数更新幅度小，训练收敛慢，增加训练时间；过低则训练初期无法有效学习特征；过高则参数更新幅度大，错失全局最优解附近的局部最优解，找不到稳定的收敛点。常采用cos的学习率衰减策略，初期采用较大的学习率，快速接近全局最优解，随着训练的进行，逐渐减小学习率，逐步细化搜索空间，找到全局最优解附近的局部最优解，提高收敛的稳定性。
前面说的“如果bs增大，Ir也应该增大”，是因为bs大的时候，参数更新的方差会减小，也会减小梯度更新的幅度，这时候Ir就需要相应增大。这里我还在想，如果bs和Ir都增大，训练速度是不是也会大幅提升呢？Chat告诉我不一定，因为bs大也会增加显存和计算量，Ir大模型容易不稳定，不收敛。理论上肯定会提高训练速度，但实际上还是要根据你的显卡来设置bs值，训练速度看你的钱，跑分才是王道。优先考虑生成效果，再考虑训练速度~
优化器 - 知乎 (zhihu.com)
Lion相对于AdamW8bit的优势在于速度更快，在训练总步数在3k~1w之间时可以考虑使用。
这里的图片不多，作者考虑到了耗时的因素，我觉得很有道理，如果我的训练效果不好，我会尝试重新创建我的数据集，只选择质量最高的30张图片进行训练。
loss 值的最优范围是 0.07-0.09，不过 loss 值只是一个参考，但更重要的是用 XYZ 测试来评判模型的好坏，也就是原图 VS 根据原图标签测试模型生成的图像。
2. 实际操作 2.1 选择底模
首先提前选择下载需要训练的基础模型，基础模型的选择也很关键，后面报错是因为基础模型有问题，折腾了两天没想到原来是基础模型的问题，模型的放置位置也有点玄学，看你选择什么工具来训练。
稳定扩散常用大模型讲解及推荐（持续更新） - 知乎（zhihu.com）
【LoRA训练用什么基础模型】最新LoRA训练进阶教程6_哔哩哔哩_bilibili
你选择的基础模型要风格一致，分为2D动画/2.5D游戏/3D现实，其实不同风格之间切换并不容易，先确保基础模型和你的风格一致。我想训练一个3D物体，目前尝试使用v1.5-pruned模型进行训练，针对亚洲人细化，建议使用ChilloutMix。
另外，下载模型的时候会看到pruned、emaonly（ema）等后缀，pruned是完整版，emaonly是剪枝版，剪枝版通常比完整版小很多，方便下载，如果只是用的话，两者没太大区别，如果想自己训练模型的话，需要下载完整版。
C站网址（必须科学上网）
Civitai | 分享你的模型
8个稳定扩散“现实大模型”推荐 - 知乎（zhihu.com）
2.2 脚本训练（青龙）
【LoRa专场】【StableDiffusion妈妈级教程01】1小时超详细LoRa训练流程全解，一步到位_哔哩哔哩_bilibili
install-cn-qinglong.ps1使用PowerShell运行创建环境，创建完成后会显示“创建完成”字样。
新建models文件夹安装自己的基础模型，新建train文件夹安装数据集，数据集格式为“…\train\face\30_face\images及对应文本”，其中“30_”为重复次数。
使用Notepad或者Notepad++修改train.ps1的训练参数；修改保存后右键用PowerShell运行。
不要打开任何魔法或者梯子！！
2.3 Cyberdanlu（后更名为道玄）
我还是用简单训练lora，也就是丹露，道玄多了WebUI绘制等功能，我自己用的不多，版本选择看个人需求，这里提供两种训练方式，一种是本地电脑kaiyun官方网app下载app，一种是云端青教云。
Cyberdan炉链接（夸克网盘）：
2.3.1 散养丸（局部）
如果你的电脑显卡不错，可以直接在本地使用丹露，使用方法和要求如下：
Cyber Danlu 确实方便，可以随时看示例图，最后还有 tensorboard 观察，最好是自己的电脑能带动的。解压之后先用默认的图片/参数/图像基础模型训练一下，没有问题的话再训练自己的。看上图，注意几点，具体运行细节要在终端里查看而不是 Danlu；默认模型 chilloutmix 下载地址（链接需要在网上打开）ChilloutMix - Chilloutmix-Ni-pruned-fp32-fix | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai；基础模型路径为 F:\TyrellAI\daoxuan\models\sd。
再次强调，如果训练正常，没有报错，就不要开任何梯子！！！不知道是不是防火墙的问题，但是我关了，训练也没报错，这个就看个人了。Win10防火墙怎么关闭？Win10防火墙怎么关闭 - 知乎（zhihu.com）
关于炼丹炉的具体使用方法，请参考下方云端上的视频链接，后半部分是炼丹炉的使用说明。
总结一下步骤：在首页选择基础模型及召唤词；上传素材并确认训练集及标签；查看熔炉进度并调参；点击开始训练；查看终端代码是否运行成功，熔炉开始训练，并显示训练步骤、时间、损耗及样本图片。
顺便说一句，炉子下面是“Stop Training”和“Retrain”，但是没有直接继续训练的功能（可以在调参里继续），所以点击开始训练的时候要小心，想要停止训练的时候也要小心，不然会浪费时间。开始训练和加载需要花费很多时间。好在训练结果不会覆盖之前的，会沿着原路继续保存。
附上Danlu训练成功的截图，训练过程中右下角会有示例图片输出（首页会开启示例图片展示）。
训练好的模型结果在F:\cybertronfurnace1.4\train\model路径下，里面还有一份txt文档记录当时的训练参数，训练样本图片可以在.\sample路径下查看，也可以在丹露训练页面的sample选项中查看。不过这里要注意样本图片的设置——将每N轮训练生成样本图片的次数设置为0，否则即使设置了每50步训练一次也不会生成任何图片。
如果你自己的数据集不够用，可以使用训练时好的样本图像来扩充你原始的数据集。
在丹璐训练页面，Tensorboard 的选项里查看loss。如果这里没有曲线数据，重启log几次直到出现。训练中和训练后都可以查看。如果没有数据就重启。然后Time/scalars曲线的颜色标记不一样，但是曲线定位的时间点是一样的。看时间点，一般比模型设置的时间点晚1-2分钟。要知道哪条曲线对应哪条。
针对我自己的数据集，我把训练过程中出现的错误整理了一下，放在另一篇博客里~
训练SD的Lora模型时遇到的问题及解决方法-CSDN博客
2.3.2 宗门炼丹（青椒云云桌面）
电脑跑不起来，想花钱炼制一下（果然炼丹师都很有钱啊！修真小说没骗我）
【一键LORA炼制教程】云部署赛博丹炉1.4版本发布！_哔哩哔哩_bilibili
这个云服务一直都连接不上，因为人太多，不好用。早前就连接上了，发现这个远程桌面用起来挺卡的，复制一个基础模型还要等很久，体验一般。实在不行才用。（不过不知道是不是因为一开始要实名认证，结果免费用了一个小时，不用付费？所以先免费试用再选择是否充值，很人性化）
2.4 秋叶（autodl云）
对于手头有些方子的小伙伴，我用过，感觉是麻烦了点，但是可以用，但是小心花钱如流水，特别是需要扩容数据盘训练大模型的同志，扩容尽量不要花太多钱，但是如果真的要扩容，尽量一天之内扩容完。否则，一是把大模型上传到云盘非常耗时，时间就是金钱。二是扩容之后，即使你关闭了数据盘，如果忘记缩回去，那么每个小时还是会被扣钱的。之前不知道关掉电脑也会扣钱，等我发现的时候，50.60莫名其妙的没了。
这里贴几个链接，总体来说使用起来不算太难，但确实比丹璐麻烦一些，毕竟是在云端。后面的内容都差不多，分为视频版和文字版，尽量完整不漏掉任何步骤，也不是很长。这里主要可以看第二个视频，视频介绍是附带云端部署的端口转发器的，必须提前下载。 Notepad++ 是跟 Notepad 类似的东西，但是比 Notepad 修改 txt 里的内容更方便，也可以下载一个，用它来修改 txt 的内容，记得设置自动换行。
【AI绘画】LoRA训练接口AutoDL云端使用教程-哔哩哔哩(bilibili.com)
lora云部署，3分钟部署教程（最详细全文，最新版本5月31日新）_Bilibili_bilibili
最全最详细的稳定扩散LORA模型训练教程——知乎（zhihu.com）
SDXL_LORA模型训练详细教程（含云端教程）——知乎（zhihu.com）
以下是云端部署过程部分截图，仅供参考
复制
进入下载的端口转发器的第一个文件config，修改登录命令和密码，保存。保存后，双击端口转发器，出现以下截图即表示成功。
将云端部署bash后出现的网址复制到本地浏览器即可打开炼金炉，如图所示，然后点击专家模式开始修改训练参数，具体参数修改可参考附件知乎链接。
SDXL_LORA模型训练详细教程（含云端教程）——知乎（zhihu.com）
2.5 重要的训练技巧 2.5.1 使用 DAdaptation 找到最佳学习率
首先，你不需要运行 DA 来寻找最优的 Ir，只需要运行一段时间就可以得到最优的学习率，不要浪费太多时间。即使使用相同的训练参数和数据集，最优学习率也不会是一组固定的数据。你可以考虑多次寻找最优值然后取平均值，或者根据训练样本图像和损失值选择最佳的 Ir 值。
在前面第 3 章 1.2 节中，我们讨论了优化器和学习率。我们提到我们可以使用 DAdaptation 来找到最佳学习率，而不仅仅是使用默认的 1e-4。修改 6 个训练参数，如下所示：
然后开始训练，在TensorBoard/TIME SERIES或者SCALARS下找到Ir/d*Ir，d*Ir的水平线显示的值达到稳定值即为最优学习率。
后来我试了一下，发现我的较大的数据集跑到最优还是需要一段时间，大概五六分钟。有时候日志可能没能及时显示出来，所以我就重启或者等久一点。而且在停止训练前一定要记录下最优的学习率！如下图所示，左边的TIME SERIES和右边的SCALARS数据一样，但是图标颜色可能不一致。右边的学习率比较准确，比如6.5807e-5，但是左边正常值，比如6.58e-5就够了。
在训练过程中，如果日志左侧没有表示训练时间的图标，如图
，可以点击 重新开始日志，重新开始日志不会影响之前的训练结果或者训练进程（如果你还没有点击清除日志，不要轻易尝试）。
确定最优Ir后，训练参数修改如下：
文本学习率可以是最佳学习率的1/10、1/8、1/4、1/2，大家可以自行探索。
若优化器为“LION”，则将最优学习率调整为DA的1/3，即4e-3变成1.3e-4，也做同样的修改。
2.5.2 参考训练好的模型的参数
如果没有安装Attachable Network (Lora)插件，可以手动从下面地址下载，然后把文件放到...\sd-webui-aki-v4.4\extensions路径下，重启SDWebUI即可。
Ranting8323/Sd Webui 附加网络 · GitCode
当生成效果一般的时候，可以去C站（科学上网）找一个和自己的数据集或者内容相似的lora模型，然后下载下来放到附加网络的lora里，...\sd-webui-aki-v4.4\extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora 路径下，然后打开SDWebUI的可选附件网络（lora插件）Additional Networks，选择需要参考的模型，在页面就可以看到对应的训练信息，包括标签的使用方法以及具体的训练参数，通过参考好的模型来调整自己的模型参数。
后一个模块也可以用于XYZ测试，详情见3.2.2节。
2.5.3 子分类数据集/概念集
如果想让AI更有意识地学习一些更细节的部分，只需将数据集进行分类，然后正常训练即可。
3. 测试模型效果 3.1 制作表格开yun官网入口登录APP下载，方便观察对比
在终端或者Tensorboard中查看loss训练的数据
3.2 在SDWebUI中加载模型做XYZ测试 3.2.1 SDWebUI加载lora
模型结果在F:\cybertronfurnace1.4\train\model，每个epoch保存有模型，未编号的是最后一个epoch的模型数据。将图中最后一个模型名称改为-000010，与上一个模型的序号对齐。
然后把所有模型保存到SDWebUI文件夹下的...\sd-webui-aki-v4.4\models\Lora文件夹下，打开SDWebUI，如果打开刷新WebUI后还是看不到Lora部分自训练的模型，可以参考我另一篇博客SD集成包中的解决办法，Lora模型下载后放在models/Lora文件夹下，但是无法加载webui页面（已解决）-CSDN博客
3.2.2 进行 XYZ 测试
方法有两种，一种是使用直接样本，另一种是结合使用附加网络（LoRa插件）。
1）直接使用样本
载入lora模型后，点击其中一个，按照下图修改，这里的提示词首先是原图的tag，如果想同时看到概括，可以在lora后面加上要概括的词。
向下滚动文生图页面，找到脚本选项，按照下图修改，修改完成后点击上方的“生成”按钮。
会生成一个xyz轴来对比生成的图形，x轴为模型编号，y轴为权重，根据相似度和泛化程度确定生成效果最好的模型及其最合适的权重。
但没有在X轴上搜索/替换单词的选项，所以我使用了方法2插件。
2）与其他网络插件结合
此插件的安装教程请参考2.5.2节。这里先把需要测试的模型放到/SD/extensions/sd-webui-additional-networks/models/lora路径下（一定要把最后一个模型名改成跟前面的序号对齐）。如果没有出现模型，点击“刷新模型列表”，然后在文胜图界面直接找到插件部分，选择任意一个模型，随便选一个，脚本就会批量选择。
下面的脚本也是一样，按照图片修改一下，点击X轴数值上的黄色小书，显示所有型号，只选择需要测试的型号，其他的都删除，Y轴数值改的时候不用写强度，从0.1开始就可以了。
一些参数调整的经验文章，持续更新：
【1】【AI绘图】训练Lora模型的一些经验-知乎（zhihu.com）
【2】【AI绘画】LoRA模型训练FAQQA 4月号-Bilibili（bilibili.com）
【3】Stable Diffusion——LoRA模型训练详解（4万字详解）-知乎（zhihu.com）
这个解释的很详细。对我来说，重点是触发词/样本设置部分。
【4】韦哥的AI学习笔记——SuperMerger插件学习-哔哩哔哩（bilibili.com）
我想知道将 Lora 和基础模具结合起来是否更好？
[5] SD文胜图详解/为什么我的SD1.5模型结果很模糊？SD模型欠拟合了也会模糊吗？-CSDN博客
我做XYZ测试的时候出现的问题是VAE选择的不太合适，这里的文胜图片和样本图片差别很大。
啦啦啦啦啦啦~坚持住！
客户评论
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2024-09-18 09:16:22 留言：这么经典的话只有楼主能想到！https://www.desktoptg.com/
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2024-09-18 09:16:34 留言：以后要跟楼主好好学习学习！http://www.koobean.cn
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2024-09-18 10:44:07 留言：怎么我回帖都没人理我呢？http://www.guangcexing.net/tv/cAFyXjEehpVG.html
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2024-09-18 10:45:30 留言：看帖回帖一条路！http://www.guangcexing.net/dvd/HCmZnPW.html
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2024-09-18 11:33:41 留言：楼主是好人！http://www.guangcexing.net/tv/rMBpcnEXdkxcR.html
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2024-09-18 11:56:00 留言：读了楼主的帖子，顿时马桶就通了。。。http://www.guangcexing.net/tv/VmhNVCxWn.html
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2024-09-18 12:19:06 留言：东方不败还是灭绝师太啊？http://www.guangcexing.net/dvd/nTaDUUfwtZ.html
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2024-09-18 12:27:22 留言：好东西，学习学习！http://www.guangcexing.net/dvd/nMcaQFxwpmpf.html
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2024-09-18 12:42:03 留言：被楼主的逻辑打败了！http://www.guangcexing.net/dvd/AkNEGBstSmP.html
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2024-09-18 12:42:30 留言：好东西，赞一个！http://www.guangcexing.net/tv/grtrHQRnFjk.html
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2024-09-18 13:01:22 留言：经典，收藏了！http://www.guangcexing.net/tv/yMfjwBx.html
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2024-09-18 13:03:30 留言：收藏了，很不错的内容！http://www.896042.com/
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2024-09-18 13:16:14 留言：楼主的帖子实在是写得太好了。文笔流畅，修辞得体！http://www.combiao.com/
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2024-09-18 13:28:16 留言：学习雷锋，好好回帖！http://kiy3.997819.com
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2024-09-18 13:32:23 留言：帖子好乱！http://www.guangcexing.net/tv/cbNdXzkqdhKe.html
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2024-09-18 13:56:50 留言：有内涵！http://www.guangcexing.net/dvd/rnCzjhcyNTqe.html
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2024-09-18 13:57:35 留言：哥回复的不是帖子，是寂寞！http://www.guangcexing.net/tv/dhMwqpMuv.html
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2024-09-18 14:02:00 留言：我回帖楼主给加积分吗？http://www.guangcexing.net/dvd/RVAAyZyk.html
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2024-09-18 14:10:33 留言：顶顶更健康！http://www.guangcexing.net/dvd/PBnzCCZFU.html
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2024-09-18 14:14:57 留言：楼主发几张靓照啊！http://www.guangcexing.net/voddetail/kwxbyTayaWkVN.html
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2024-09-18 14:29:57 留言：大神就是大神，这么经典！http://www.guangcexing.net/dvd/ZPRHByPbhXbCs.html
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2024-09-18 15:07:34 留言：感觉不错！http://www.guangcexing.net/tv/azEPSCqJ.html
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2024-09-18 15:18:11 留言：楼主就是我的榜样哦http://www.guangcexing.net/dvd/GdaThJMS.html
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2024-09-18 15:23:14 留言：楼主是男的还是女的？http://www.guangcexing.net/tv/azEPSCqJ.html
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2024-09-18 15:32:27 留言：观点鲜明，立场坚定，作者态度明确。http://www.guangcexing.net/voddetail/eNSJxqBH.html
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2024-09-18 15:40:57 留言：经典！http://www.guangcexing.net/voddetail/ZvCsvcNKDu.html
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2024-09-18 15:44:28 留言：信楼主，得永生！http://www.guangcexing.net/dvd/cdhzdMfmRke.html
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2024-09-18 15:56:45 留言：看了这么多帖子，第一次看到这么有深度了！http://www.guangcexing.net/voddetail/UHSukrqTCEyF.html
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2024-09-18 16:06:46 留言：写的太好啦，评论一个http://www.guangcexing.net/dvd/fHZESseG.html
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2024-09-18 16:40:47 留言：楼主是一个神奇的青年！http://www.guangcexing.net/dvd/fHZESseG.html
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2024-09-18 16:41:20 留言：终于看完了，很不错！http://www.guangcexing.net/voddetail/AsDXkAA.html
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2024-09-18 17:02:28 留言：最近回了很多帖子，都没人理我！http://www.guangcexing.net/voddetail/tuMbxvN.html
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2024-09-18 17:07:51 留言：读了楼主的帖子，顿时马桶就通了。。。http://www.guangcexing.net/tv/PGxvGVUK.html
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2024-09-18 17:12:21 留言：观点鲜明，立场坚定，作者态度明确。http://rin.youyouec.cn
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2024-09-18 17:18:34 留言：这么好的帖子，应该加精华！http://www.guangcexing.net/dvd/ERCTYsuMV.html
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2024-09-18 17:19:30 留言：太邪乎了吧？http://www.guangcexing.net/tv/KHhkFFj.html
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2024-09-18 17:27:46 留言：我裤子脱了，纸都准备好了，你就给我看这个？http://www.guangcexing.net/tv/xMRpCCtc.html
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2024-09-18 17:33:07 留言：今天上网不回帖，回帖就回精华帖！http://5p4y.saintpatrickstrian.com
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2024-09-18 17:43:17 留言：网站做得不错http://www.guangcexing.net/tv/PGxvGVUK.html
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2024-09-18 17:44:23 留言：楼主该去看心理医生了！http://033g91.kangmuizz.com
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2024-09-18 17:45:02 留言：楼主发几张靓照啊！http://www.guangcexing.net/tv/ftnRnBWH.html
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2024-09-18 18:21:00 留言：勤奋灌水，天天向上！http://www.guangcexing.net/voddetail/MQYQbZKc.html
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2024-09-18 18:39:00 留言：楼主的等级很高啊！http://www.guangcexing.net/dvd/kxmFkqWuWRFF.html
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2024-09-19 08:30:21 留言：看帖、回帖、拿分、走人http://www.guangcexing.net/tv/fGaEgEme.html
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