白葱 | 25时初音未来 | 25-ji Miku | ニーゴミク Project_Sekai

#以下は初版の紹介です。v1.0Bおよびv1.1については後述します#

#The following is an introduction to the first version. See show more for v1.0B and 1.1#

最初のLoRAは白葱を訓練するに決まっている！LoRAは本当に使いやすいぞ（感嘆）

ブラックベルトをデータセットからすべて削除しました。着替えさせたいから、あくまで1着の服だけではいけないからです。しかし白いドレスの画像が多すぎて、出力が白いドレスに偏ってしまうのは致し方ありません。

おすすめのプロンプト：((twintails), very long fluffy grey hair), heterochromia（特徴を固定するのに使用）

事前に述べておきますが、今回のバージョンは前バージョンほど効果的ではない可能性があります。そのため、1.1ではなくBというラベルを付けました。

以前のバージョンは、LoRAの訓練方法を覚えた後、埋め込み時代のデータセット（512x512、自動タグ付与のみ）を使って50枚で訓練したもので、調整は一切せず、見た目が良さそうだったのでそのまま使いました。今、より多くの知識を学んだので、刷新することに。そして観察の結果、長いタグ修正作業の末に生まれたのが今回のバージョンです。

まず、訓練解像度を引き上げたことで、このバージョンはより高い解像度で使用する必要があります（1024x768以上が推奨）。（当初、低解像度での出力を見て、どうして焼けてしまっているのかと思いました。）

今回のバージョンは、以前のバージョンに比べて過学習が少しあるため、重みは0.5程度に調整してください。また、画面上のグレーエフェクトが若干強い傾向があります（dimが高すぎたのかもしれません？）。ただし、汎化能力が大幅に向上しており、さまざまなモデルの画風にも適応しやすくなっています。プリビュー画像からも明らかです。たとえば、Counterfeit-V2.5を使えば、ぼやけた塊にならない（パステル色の場合は例外、まったくぼやけてしまう）。

今回のデータセット処理では、頭部特徴に関連するすべてのタグを削除したため、((twintails), very long fluffy grey hair) の指定は不要になりました（もちろん追加しても構いませんが、効果は限定的です）。ただし、heterochromiaは引き続き必要です。大規模モデルは同じ色の瞳への執着が強すぎるためです。また、キーワード「25ji_m」を試してみましたが、現時点では大きな効果は確認できていません。

個人的には、2つのバージョンを併用することをお勧めします。それぞれに長所と短所があります（私自身、新バージョンの方が好みです。大容量VRAMでも負担が少ないし（））

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#以下すべての英語は機械翻訳です。奇妙に感じるのは正常です。ごめんなさい#

明確に述べておきます。今回のバージョンは、前バージョンほど効果的ではない可能性があるため、1.1ではなくBというラベルが付けられています。これは、前バージョンと比較し、新しい知識を利用して試みた結果です。

まず、訓練解像度が高くなったことにより、このバージョンはより高い解像度で使用する必要があります（例：1024x768以上）。（最初、低解像度での出力を見て、GPUが焼けたように思いました。）

前バージョンと比べて、やや過学習が顕著です。重みは0.5程度に調整し、画面に若干のグレーカラーが現れることがあります（dimが高すぎたのかもしれません？）。しかし、その代わりに汎化能力が大幅に向上し、異なるモデルの画風にも非常に適応しやすくなりました。プリビュー画像からも明らかなように、Counterfeit-V2.5を使用しても出力がぼやけてしまうことはありません（パステル調の場合は例外、完全にぼやけます）。

今回のデータセット処理では、頭部特徴に関連するすべてのタグを削除したため、((twintails), very long fluffy grey hair)の指定は不要になりました（追加しても問題はないが、効果は限定的）。一方、heterochromiaは引き続き推奨します。大きなモデルは同じ色の瞳への執着が非常に強いからです。また、「25ji_m」というキーワードを導入してみましたが、現時点では顕著な効果は見られていません。

両バージョンを併用することを推奨します。どちらにも長所と短所があり、個人的には新バージョンの方が優れていると感じます。