Hitoshi Ashinano 🎨 Lumina-Image 2.0

説明

足野仁は、内省的でノスタルジック、そして空気感豊かな物語で知られる日本の漫画家である。1994年にデビューした代表作は『ヨコハマ買い出し紀行』で、穏やかなポストアポカリプス世界を舞台にしたスライスオブライフなSF漫画であり、『月刊アフタヌーン』にて2006年まで連載された。このシリーズは2007年の星雲賞漫画部門を受賞し、2つのOVAシリーズにも Adapted された。

デビュー前、足野は『愛と伝説の女神オーメイガッデス！』の作者・藤島康介のアシスタントを務めていた。もう一つの注目作に、日常にマジカルリアリズムを描いた短編漫画『PositioN』（1999–2001）がある。その後の作品には、2007年に単発作品としてスタートし、後に連載化された『カブのイサキ』がある。

足野の作品は、対話が極めて少なく、強い女性主人公と、深く没入感のある空気感が特徴で、しばしば静けさと驚異の感情を呼び起こす。

使用法

トリガーワードは Hitoshi Ashinano style です。

私が投稿するすべての画像には、ComfyUI用のワークフローメタデータが含まれていますが、参考までに以下を使用しました：

shift: 6.0
steps: 40
cfg: 4.0
sampler: gradient_estimation
scheduler: sgm_uniform

学習

『ヨコハマ買い出し紀行』から113枚の高解像度画像を使用しました。

キャプション生成には、JoyCaption AlphaTwoを「記述的/長い」プロンプトモードで使用しました。すべてのキャプションには、次のフレーズをプレフィックスとして付与しました：
"You are an assistant designed to generate high-quality images based on user prompts. Hitoshi Ashinano style. "

学習は、RTX 3090、Windows 11、64GB RAM環境でai-toolkitを使用して行いました。20,000ステップまで学習するつもりでしたが、すでに十分な数の優れたチェックポイントが得られ、平均損失の低下が停止したため、10,000ステップで停止しました。そして、LoRAを実運用でテストするのを待ちきれなかったのです :) 多数のプロンプトをテストした結果、9,000ステップのチェックポイントを選択しました。

学習ハイパーパラメータはデフォルトを基本としましたが、以下のように変更しました：

network.linear: 32
network.linear_alpha: 32
datasets.caption_dropout_rate: 0.1
optimizer: lion
optimizer_params.betas: [0.95, 0.99]
optimizer_params.weight_decay: 0.05
optimizer_params.lr: 2e-5
optimizer_params.noise_offset: 0.1
optimizer_params.lr_scheduler: constant