Fellatrix

言葉を濁さないで言うと、このサイトで最も優れたFellatrixスタイルのLoRAです。非常に時間をかけて、3回目のトレーニングをアップロードしました。データセットを手動でクリーニングし、すべてのテキストや会話バブルを削除しました。多様な300枚の画像データセットを選択し、最初の2回の学習から得た教訓を活かして、3回目は私の環境で完璧に動作しました。実際に驚きました。これまで多くのLoRAを作成してきましたが、大半は特に目立たないので投稿していません。出力結果は非常に良いです。最初の生成はやや細部が不足しているように見えるかもしれませんが、私はFooocusを使用して1.5倍にアップスケールしています。ほとんどの場合、これで十分です。必要なら顔の細部をインペイントする程度で済みます。これで十分な説明です。これはCivitai上で直接トレーニングされました。パラメータは以下の通りです。

{
  "engine": "kohya",
  "unetLR": 0.0005,
  "clipSkip": 1,
  "loraType": "lora",
  "keepTokens": 1,
  "networkDim": 32,
  "numRepeats": 1,
  "resolution": 1024,
  "lrScheduler": "cosine_with_restarts",
  "minSnrGamma": 5,
  "noiseOffset": 0.1,
  "targetSteps": 5009,
  "enableBucket": true,
  "networkAlpha": 16,
  "optimizerType": "Adafactor",
  "textEncoderLR": 0.00005,
  "maxTrainEpochs": 67,
  "shuffleCaption": true,
  "trainBatchSize": 4,
  "flipAugmentation": false,
  "lrSchedulerNumCycles": 3
}