Amorous Lesbian Kisses

사랑에 빠진 레즈비언 키스
업데이트: 여러분, Wan 버전은 정말 뛰어나요. 저는 매우 만족합니다. 이제 Hunyuan에도 같은 결과를 재현해보려고 합니다!

Wan을 위한 키스: 오랜 시간이 걸렸지만, 마침내 이 모델의 Wan 버전을 성공적으로 생성했습니다! T2V와 I2V 모두에 적합해 보입니다. 핵심은 Wan의 원본 프레임률인 16fps를 사용한 것이었는데, Wan을 학습하신다면 반드시 이를 추천합니다! 참고로 제 예시 영상들은 https://github.com/GSeanCDAT/GIMM-VFI를 사용해 32FPS로 보간되었습니다. 이 도구는 정말 훌륭합니다. 어쨌든, 저는 Musubi Tuner를 사용하여 480x272 해상도로, 16fps 기준 69프레임의 영상 30개를 2400스텝 동안 학습했습니다. 학습률은 2e-5, LoRA Plus는 4로 설정했습니다. 앞의 "사랑에 빠진 키스"라는 표현은 제거했지만, 나머지 프롬프트 형식은 그대로 유지했습니다:

"두 젊은 여성이 혀로 키스하는 클로즈업 장면. 왼쪽 여자는 빨간 머리이며 검은 레이스 목걸이를 착용하고, 오른쪽 여자는 인도인으로 아름다운 밝은 피부와 긴 곧은 검은 머리를 가지고 있다."

혀로 키스하기, 매달리듯 키스하기, 키스하기, 원색, 중간 화각, 클로즈업은 모두 히트 단어입니다! Wan은 특히 "매달리듯 키스하기"라는 키워드를 매우 잘 학습했습니다. 이 단어를 포함하면 훨씬 더 많은 애정 어린 애무와 접촉이 나타납니다. 또한 Hunyuan보다 혀의 상호작용을 더 잘 구현합니다. 제 예시 영상들은 각각 Musubi Tuner로 약 20분 안에 생성되었습니다! 저는 Musubi를 스케줄링된 CFG와 함께 사용합니다: 처음 10스텝과 마지막 3스텝은 실행하고, 나머지 사이의 스텝은 건너뜁니다. 이 방식은 품질을 거의 잃지 않으면서 속도를 크게 향상시킵니다! 또한 스킵 레이어 가이던스를 실험하고 있는데, 이게 흥미롭고 품질을 크게 높이는 것 같습니다. 또한 fp8 스케일링을 사용하고 있는데, 이건 커다란 이점입니다. Musubi의 구현은 온라인이므로, 전체 모델(사전 스케일링된 모델이 아님)로 시작합니다. 이 방식은 일부 작은 그러나 매우 중요한 파라미터를 전체 정밀도로 유지하면서 가중치 자체는 fp8으로 양자화하여 양자화 오류를 단지 2.5%로 유지합니다(기본적으로 e4m3fn으로 캐스팅하면 12.5% 오류 발생). 여러 번 동일한 시드로 비교해본 결과, 수치상으로 좋은 것뿐 아니라, 제가 시도한 모든 방법 중 가장 원본 비양자화 모델과 유사한 결과를 consistently 제공합니다. Comfy도 fp8 스케일링을 지원하지만, 방법이 다릅니다(가중치가 스케일링된 상태로 저장되어 로드됩니다). 하지만 이 방식도 정말 훌륭하다고 들었습니다. 접근성을 민주화한 것에 환호합시다!

원본/Hunyuan:

이건 손과 혀의 복잡한 움직임 때문에 해결하기 어려웠습니다. 기본 Hunyuan은 단순한 우정 어린 키스는 가능하지만, 그 이상은 거의 불가능했습니다. 이 LoRA는 여자들 사이의 애정 어린, 성적인 키스와 매달리듯한 키스를 생성하는 데 초점을 맞췄습니다. RTX 4070 Ti SUPER 16GB와 Musubi Tuner를 사용해 12시간 동안 학습했습니다. 이건 공유할 만한 첫 번째 개정판이며, 완벽하지는 않지만 분명히 훌륭한 결과를 만들어낼 수 있습니다! 향후 업데이트를 기대해 주세요! 캡션/프롬프트 형식:

"사랑에 빠진 키스, 거실에서 벌어지는 두 명의 벌거벗은 젊은 여성이 혀로 키스하고 매달리듯 키스하는 중간 화각. 왼쪽 여자는 갈색 머리를 두 개의 꼬리로 묶고 팔에 문신이 있으며, 오른쪽 여자는 갈색 머리를 말머리로 묶고 있다. 뒤에는 소파, 베개, 식물들이 보인다."

"사랑에 빠진 키스, 회색 소파 위에 서로의 품에 안겨 누워 열정적으로 키스하고 혀로 키스하는 두 명의 여성의 원색. 둘 다 갈색 머리이며, 한 명은 화려한 하이탑과 반바지를, 다른 한 명은 흰색 드레스를 입고 있다."

"사랑에 빠진 키스, 밝은 창문 앞에서 감각적으로 키스하는 두 명의 여성의 클로즈업. 왼쪽 여자는 빨간 머리이며 검은 재킷을 입고 있고, 오른쪽 여자는 빨간 모자와 두꺼운 검은 안경을 쓰고 있다. 둘 다 속눈썹 마스카라를 바르고 있다."

작은 참고사항: "매달리듯 키스하기"는 키스와 함께 많은 애무와 가끔 성적인 접촉이 있음을 나타내기 위해 사용했지만, 이 첫 번째 개정판에서는 잘 반영되지 않았습니다! "혀로 키스하기"는 입 밖으로 드러나는 혀의 움직임이 많을 때 사용했고, 키스만 있을 때는 "키스하기"를 사용했습니다. "원색"은 전신이 보일 때, "중간 화각"은 허리 위까지 보일 때, "클로즈업"은 얼굴이나 상체가 가까이 보일 때 사용했습니다. 또한 "열정적으로"는 전체 데이터셋과 비교해 키스가 더욱 열정적일 때 보조어로 사용했습니다.

추천사항:
가중치: 0.8-1.0
플로우 시프트: ~9.0 @ 544p
가이던스: <= 7.0 (과도하면 손의 품질이 저하됨)
스텝: 50
프레임: 61-129 (더 길게 해도 작동할 수 있으나, 학습되지 않음)
*보고서 및 제 실험에 따르면 Teacache는 이 LoRA에 문제를 일으킬 수 있으므로 가능하면 사용하지 않고 테스트해 보세요.

데이터셋은 다양한 연령과 인종의 여성들이 다양한 거리와 복장 상태에서 다양한 유형의 사랑에 빠진 키스와 매달리듯한 키스를 나누는 26개의 고품질 영상으로 구성되었습니다. 원본 데이터는 ffmpeg를 통해 전처리되어 학습용 클립으로 변환되었고, 각 클립은 24fps 기준 144프레임으로, 관심 있는 행동만을 담고 장면 전환과 극적인 카메라 움직임은 포함하지 않았습니다. 또한, 95%의 원본이 16:9 비율이었기 때문에, 여성들만 남기고 잘라내어 적절한 화면비 다양성을 추가했습니다.

학습 설정:

네트워크 차원: 36
네트워크 알파: 1
학습률: 2.4e-4
최적화기: came_pytorch.CAME
최적화기 인자: weight_decay=0.01, eps=(1e-30,1e-16), betas=(0.9,0.999,0.9999)
스텝: 2400
워밍업 스텝: 100
스케줄러: 워밍업이 있는 Constant
discrete_flow_shift: 7.0
timestep_sampling: shift
VRAM 절약: --blocks_to_swap 31, --split_attn, --flash_attn

데이터셋은 toml 파일에 네 번 기재되어, 서로 다른 프레임 버킷 길이를 다른 해상도로 처리할 수 있도록 했습니다:

[general]
caption_extension = ".txt"
enable_bucket = true
bucket_no_upscale = false
[[datasets]]
video_directory = "/home/blyss/projects/art/extra/dataset/AmorousLesbianKisses"
cache_directory = "/home/blyss/projects/art/extra/dataset/AmorousLesbianKisses/cache0"
resolution = [480, 272]
target_frames = [129]
frame_extraction = "head"
batch_size = 1
[[datasets]]
video_directory = "/home/blyss/projects/art/extra/dataset/AmorousLesbianKisses"
cache_directory = "/home/blyss/projects/art/extra/dataset/AmorousLesbianKisses/cache1"
resolution = [640, 360]
target_frames = [69]
frame_extraction = "uniform"
frame_sample = 2
batch_size = 1
[[datasets]]
video_directory = "/home/blyss/projects/art/extra/dataset/AmorousLesbianKisses"
cache_directory = "/home/blyss/projects/art/extra/dataset/AmorousLesbianKisses/cache2"
resolution = [848, 480]
target_frames = [41]
frame_extraction = "uniform"
frame_sample = 2
batch_size = 1
[[datasets]]
video_directory = "/home/blyss/projects/art/extra/dataset/AmorousLesbianKisses"
cache_directory = "/home/blyss/projects/art/extra/dataset/AmorousLesbianKisses/cache3"
resolution = [1280, 720]
target_frames = [1]
frame_extraction = "uniform"
frame_sample = 2
batch_size = 2