Real Cum SDXL

詳細

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モデル説明

現在、私はやや制限されており、より良いトレーニングハードウェアを手に入れようとしています。私の作品をお楽しみいただき、サポートしていただきたい方は、こちらをご利用ください: https://ko-fi.com/ale ありがとうございます。

v5 最終版

これで終わりです。このリソースで私がこれ以上できることはこれだと思います。このモデルをお楽しみいただければ幸いです。使い方はv5.25qと同様です。

このモデルについて好きな点・嫌いな点をコメントでお知らせください。楽しんでください!

v5.25q

!! ドキュメントと例を必ずお読みください !!

  • 変更点

    • データセットを拡張:新しい画像を追加し、低解像度画像を削除。

    • 新しいトレーニングワークフローを導入。

    • 詳細度とプロンプトの準拠性が向上。

  • 役に立つタグ:cum on face, cum in mouth, cum covered

以下、愚痴:

長い期間をかけ、何百回ものトレーニングテストを繰り返してこの新バージョンを完成させました。LoRAを使用したSDXLの限界に私はついに突き当たったと思います。少なくとも私の感覚では、このバージョンは以前のものよりわずかに優れていますが、ほんのわずかです。むしろ以前のバージョンをお好みになる方もいるかもしれません。それはあなた次第です。

ぜひ気に入っていただければと思います。このLoRAを改善するために、私はあまりにも多くのポルノを見てきたため、もはやそれに対してほとんど感覚が麻痺しています。

v4.5

  • データセットを拡張

  • 全体的な強度が向上

またお会いしました。この作業を続けても、効果の向上が限界に達しつつあるように感じています。本当に改善されているのか、それともそうでないのか、はっきりしなくなってきましたが、好奇心から引き続き取り組みます。

楽しんでください!

v3.1 PP(陰茎)削除版:

こんにちは、このバージョンではすべての陰茎を含む画像を削除しました。陰茎の概念はうまくいくだろうと思っていましたが、間違っていました。むしろ迷惑だったので、今回はPPを一切含みません。

  • データセットはより大きく、より高解像度になりました。クローズアップでその差がわかるでしょう。

  • 今やすべての画像に「solo」タグをつける必要がなくなり、プロンプトがより簡単になりました。

使い方:

  • 役に立つタグ:cum on face, cum in mouth, cum covered(また、mouth、lips、aloneなどのタグも結果に影響します)

  • モデル:

    • 一般的なリアリスティックモデルは問題なく動作します。

    • NSFWモデル(例:sdxxxl)は非常に良い結果を出します。

    • acornIsBoningXL_v10 と組み合わせると素晴らしい結果が得られます。ぜひお試しください。10倍良くなること間違いなしです。

  • 各モデルでのプロンプトの使い方を確認するには、画像例を必ずご参照ください!

結果を投稿して、楽しんでください!

v1 使い方:

モデル:このLoRAはさまざまなモデルでテストし、ほぼすべてのモデルで動作します(例をご覧ください)。ただし、Yamer's realistic(驚異的な結果)を推奨します。Albedo Baseも非常にうまく機能し、JuggernautXLでも動作します。

Pyro's NSFWのようなポルノベースのモデルも、このLoRAの恩恵を受けます。

ネガティブ:このLoRAは1/4の確率でネガティブなしで良い結果を出しますが、調整用にネガティブを活用することも可能です。

タグ:LoRAの強度は1に保ってください。タグの強度は1〜1.4の間で使用できます。

  • 主要タグ:

    • cum on face

    • cum in mouth

    • solo

  • サブタグ(必ずしも効果的ではありません):

    • facial

    • bukkake

    • covered in cum

ヒント:

  • このモデルは陰茎を非常に好みます。「solo」タグは助けになりますが、ベースモデルに陰茎の概念がなければ、ネガティブに「penis」を追加しても効果がありません。

  • 舌が現れる傾向があります。ネガティブに「tongue」を追加することで軽減できますが、結果はベースモデルに依存します。

利点:

  • リアリスティックなモデルのほとんどで動作します。

  • 使いやすい。

  • リアリスティック。

  • 極めて柔軟で、元の顔にほとんど影響を与えません。

でも、なぜ?

このコンセプトを再現したモデルはたくさんありますが、私にとっては、それらの多くは良い結果を出さなかったり、似たような顔ばかり生成してしまう傾向があります。

また、これは非常に良い学習体験でもあります :)

フィードバックをお寄せください。楽しんでください!

このモデルで生成された画像

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