vpred+ztsnr+debias推定損失+ノイズ予測のようにvpred損失をスケーリングし、トークンセパレーターを維持して学習。トークンシャッフルを有効化してください。

推奨されるモデルと推論用のタグ順序は、まずアーティスト名、次にスタイル（例：jojo (style)）、サブスタイル（例：グレースケール）を記述し、その後人物名、衣装名、1girl、soloから視点、動作、外見や衣装の細部へと続き、次にシリーズ著作権名（copyright）、公式、公式アート（official art）または公式スタイル、日付（year xxxx）、最新（newest）、品質語（masterpiece）、解像度（absurdes）、センシティブ度（explicit）を順に配置してください。最後にLoRAモデル（画面上の占める割合が大きいほど、プロンプトの範囲は狭く正確になるため、その重みは先に置き、画面上の占める割合が小さいほど、後ろに置き、概念が曖昧になるほど後ろに配置します。優先順位は画面上の占める割合を最優先とし、その後でプロンプトの正確性を考慮してください）。

モデルは過剰適合する可能性があるので、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復・拡大してください。

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

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