The Breaker (Park Jin-hwan) Style

私は、マンガ『The Breaker』およびその続編『The Breaker New Waves』『The Breaker Eternal Force』の作者であるパク・ジンファンのスタイルが大好きです。また、『Trinity Wonder』『Promised Orchid』『Merciless』『Absolute Regression』も同様です。

このLoRaには2つのバージョンがあります：

• バージョン1：515枚の画像でトレーニングされました。これらの画像は、ウェブトーン『Absolute Regression』のスクリーンショットと、一部の『The Breaker Eternal Force』のスクリーンショットです。ウェブトーンのジャンルの関係で、画像の大部分は男性キャラクターであり、女性キャラクターはわずかです。トレーニングされたモデルは「不十分／まあまあ」でした。私のPCでローカルにトレーニングしたため、エポック数と繰り返し回数が非常に限られていました。最良の結果を得るために、トレーニング済みのトリガー単語と他のタグを用いてテストしました。主にPony PDXL Negative Embedding (zPDXL2)とNegativeXL (D)を使用しています。これらのエンベッディングを用いて生成された画像は平均的でした。

• 注：エンベッディング NegativeXL (D) はSDXL用であるため、サイト上のPonyモデルでは動作せず、ローカルのA1111 Stable DiffusionではLoRaのリストから選択できません。これは矛盾しているように思えます。なぜなら、私はPonyV6をチェックポイントとして使用しているからです。では、A1111 SDでSDXLエンベッディングを使用するにはどうすればよいでしょうか？簡単です：メニューの 「Settings」 > サブメニューの 「Extra Networks」 > オプション「Always show all networks on the Lora page」をクリックし > ページの上部にある _「Apply Settings」ボタンをクリック > 「LORA」サブタブに移動し > 「Refresh」ボタンをクリックしてください。

• バージョン2：バージョン1の結果にあまり満足できなかったため、女性キャラクターに特化したより高品質なトレーニング画像を探し、量よりも質に重点を置きました。このバージョンのトレーニングには200枚の画像を使用しました。そのうち2/4は、多様な女性キャラクターを含むウェブトーン『Trinity Wonder』から、1/4は『Promised Orchid』から、残りの1/4は『Absolute Regression』と『The Breaker Eternal Force』から取得しました。バージョン1と比較して、トレーニングされたモデルの品質ははるかに向上しました。サイト上でトレーニングしたため、より多くのエポックと繰り返し回数を実行できました。最良の結果を得るために、トレーニング済みのトリガー単語と他のタグを用いてテストしました。主にPony PDXL Negative Embedding (zPDXL2)とNegativeXL (D)を使用しています。これらのエンベッディングを用いて生成された画像は非常に優れていました。

バージョン1：

• トリガー単語：P4rkJ1nHw4n, manhwa, webtoon

• 重み：1.0

バージョン2：

• トリガー単語：P4rkJ1nHw4n, manhwa

• 重み：1.0

下のギャラリーにあなたの生成結果をぜひ共有してください。もし時間と気力があれば、ぜひ反響を寄せていただけたらとても嬉しいです。