Muscle woman-FP16

これはFLUX.DEVのフルモデルをFP16精度で学習し、clip-LモデルをCLIP-GmP-ViT-L-14モデルに置き換え、その後joy_caption_twoを使用して自然言語トレーニングセットのラベリングを行いました。flux.devのフルモデルをフル精度で読み込み、T5-clipおよびCLIP-GmP-ViT-L-14もフル精度で使用して画像を生成する場合、約35GBのVRAMが必要になる可能性があります。

また、トリガーワードは設定していません。お好きな画像を直接入力するだけで大丈夫です。または、私の例画像をComfyUIにドラッグして、私がどのようにプロンプトを記述しているか確認することもできます。

注意点として、私のトレーニングセットにはNSFW画像は含まれていません。私の画像コレクションの図1や図2のような裸体画像を生成したい場合は、他のファインチューニングモデルやLoRAを読み込む必要があるかもしれません。

トレーニングセットに含まれる衣装の概念は、ビキニ、レザーパンツ、厚底ハイヒール、ショートスカート、チューブトップで、人種は主に欧米系であり、複数人のシーンを含みます。