Strict mirroring

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モデル説明

これは、厳密な鏡像の概念の訓練限界を研究するための初期実験的なLoRaです。

SDXLが鏡床を描くことができるため、これは可能だと考えています。

状態

IL V2: このLoRaバージョンは、新しい生成で厳密な反射を得る確率を(8-20ステップで+24%)向上させます。ステップ数を増やすことで結果が精緻化されます。LoRaの重みを増やすことも結果の精緻化に役立ちます(重み=2.0で60%の成功率)。

IL V1: このLoRaバージョンは、新しい生成で厳密な反射を見つける確率を若干向上させます(4 dmd2ステップで+10%、8 dmd2ステップで+12-16%)。ステップ数を増やすことで結果が精緻化されます。

次段階の実験に進みます。

チェンジログ

IL V2

  • ネガティブトークンを追加:

    • x_out_of_mirror(鏡の範囲外への反射を防ぎます)

    • x_differect_reflection(誤った対称性を抑制します)

    • different reflectionx_out_of_mirrorと同様ですが、Danbooruタグ)

  • ネガティブトークン付きのAI生成画像をデータセットに追加。

  • V1の10エポックから60エポックに増加。

  • クリーン化された辞書で学習:x_mirror_reflection, x_reflection_face, x_reflection_facing_aside, x_reflection_facing_away, reflection, mirror, hand on mirror, full-length mirror, broken mirror, reflection focus, looking at mirror。

使用方法

ワークフローにLoRaを接続し、プロンプトにx_mirror_reflectionという単語を含めて有効化してください。次に、キャラクターの顔の位置を鏡に対して以下から1つ選択してください:

  • x_reflection_facing_away

  • x_reflection_facing_aside

  • x_reflection_face

これで、ネガティブプロンプトを使用できます(IL V2では+8%の良質な鏡像検出確率向上):x_out_of_mirror, x_differect_reflection, different reflection

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。