keep tokens separatorを使用して訓練し、shuffleを有効にする

推奨される訓練モデルおよび推論モデルのタグ順序は、まず画風・アーティスト名、次に模倣スタイル（例：jojo (style)）やサブスタイル（例：greyscale）、その後に人物名・衣装名、続いて1girl、soloから視点、動作、外見・衣装の詳細へと進み、その後にシリーズの著作権名（copyright）、公式、模倣アート（official art）またはofficial style、年份（year xxxx）、最新（newest）、品質語（masterpiece）、解像度（absurdes）、センシティブ度（explicit）の順とします。最後にLoRAモデル（画面上の占有比率が大きいほど、プロンプトの範囲が小さくなり、より正確な単語の重みを先に置き、占有比率が小さいほど後ろに置き、概念が曖昧になるほど後ろに配置します。画面上の占有比率を優先し、その後でプロンプトの正確性を考慮します）

モデルが過学習する可能性があるため、重みを減らして使用してください

LoRAパラメータビューア https://xypher7.github.io/lora-metadata-viewer/

推奨：https://civitai.com/articles/4560/upscaling-images-using-multidiffusion 方法を使用し、adetailerプラグインで顔を修正・拡大してください

または高解像度修復とadetailerプラグインで顔を修正してください。そうでないと画像がぼやけます

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