Super Cockskin PLUS - the official intact cock Lora - v0.9
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モデル説明
これは私のオリジナルのSuper Cockskin LoRAの改良版です - /model/1106422
このモデルは、裸の未包茎の男性の画像を作成することを目的としています。
このモデルはオリジナルモデルよりも多くの改善点を備えています。私は引き続き改善を続けていきます。
設定：
サンプラー：私は通常、Euler A + normalを使用します
ステップ：30ステップが私には最適です。たまにステップを減らすと概念が失われることがあります
画像サイズ：1024x1024、または他のアスペクト比でも同等のサイズ
強度：1+（少し高くしても過剰にはなりません）。1.1程度に上げると概念がより明確に現れることがあります。
ヒント：clip-lとt5xxlの両方を使用してください。私が投稿した画像の1つを呼び出し、ノードをクリックしてcomfyUIに貼り付けることで、私が使用しているノードやclip-lへのプロンプトの仕方を確認できます。Fluxについて知る限り、clip-lにはタグでプロンプトし、t5には自然言語でプロンプトできます。
トレーニング済みの概念：すべての概念が100％理解されているわけではありません。プロンプトの仕方が成功に大きく影響します：
裸の男性 - 陰茎をプロンプトする必要はありません。裸の男性はデフォルトで陰茎を持つべきです。
勃起した男性 - "erection", "boner", "erect penis"を使用しました。"erect penis"が最も理解されていますが、プロンプトとしては効果が薄いです。他の行動と組み合わせると勃起がより明確に現れます。
特定の解剖学的構造 - 包皮、亀頭、陰茎体、陰嚢、尿道：「色分けされた解剖学的写真」や「青い包皮」などとプロンプトして、モデルがどの程度理解しているかを試してみてください。これらの多くについては弱い理解しか持っていません。
口腔性交 - トリガー語として「fellatio」、「blowjob」、「oral sex」を使用しましたが、最も理解されているのは「penis in mouth」です。「tongue in foreskin」や「biting foreskin」も使用しましたが、細部が十分に再現されません。ポジションを明確に指定する必要があります。トリガー語だけでは一貫した結果は得られません。立っている男性と膝をついている男性が最も一貫した結果をもたらしました。
肛門性交 - トレーニングはしましたが、まだ成功していません。
自慰 - 「masturbating erect penis」、「penis in hand」を使用しました。「A nude male masturbating his erect penis. Penis in hand.」というプロンプトが有効です。「rubbing penis」は使用していませんが、効果がある可能性があります。
Fleshlightによる自慰
肛門指挿入 - 肛門やお尻の穴の理解はあまりありません。運が良ければ可能かもしれませんが。
自己口交 - 「autofellatio」、「selfsuck」、「penis in mouth」を使用しましたが、動作は自然には見えません。
射精 - 「cumming」、「cumshot」、「semen」、「ejaculating cum」を使用しましたが、自然に見えず、しばしば省略されます。
排尿 - 「piss」、「pee」、「urinating」を使用しましたが、自然に見えず、省略されるか、色が間違っていることがあります。
陰茎の接合 - この概念は難しいです。「docking penises」とプロンプトしてみてください。
包皮への挿入 - 「finger in foreskin」、「touching foreskin」、「penis in hand」はトレーニング時に使用したフレーズですが、一貫して効果はありません。「裸の男性の包皮の先端に人差し指を触れさせた写真」とプロンプトすると、より一貫して効果があり、少し挿入されます。
包皮の保持 - 引っ張る・引っ張り出す意図ですが、しばしば失敗します。他の語は混同されすぎたため、これが最も効果的だと判断しました。トレーニングでは「stretchy foreskin」は使用していませんが、Fluxの理解を助けるようです。
多毛／非常に多毛。無毛も試してみてください。
アニメ＆コミックアート - トレーニング中にアニメ画像は写実スタイルが他の概念に染み出し、どんどん悪化しました。そのため、アニメとコミックアートの正則化画像を追加し、概念を回復しようとしました。個人的には、オリジナルのFluxのアニメスタイルより少しマシだと思います。
このモデルはトレーニングを終えています。最終段階で少し過剰に学習してしまったようです。引き続き改善を進めています。
同様のモデルを再現したい方へ、私のヒントをご覧ください：
このモデルはネットワークランク4、ネットワークアルファ4でトレーニングしました。あまり高くすると学習は速くなりますが、柔軟性が失われ、低品質な写真のように早く過剰学習してしまうと感じます。
概念を学習するには、適切なキャプション付けが不可欠です。基本的なルールは、ある要素をデフォルトとして概念に組み込みたい場合、キャプションに含めないことです。例えば、すべての裸の男性に陰茎が弛緩した状態であることを想定するなら、単に裸の男性が立っている基本画像には陰茎をキャプションで記述せず、勃起した陰茎の画像だけに記述します。
この写真は主に古い、または非常に低品質な写真からトレーニングされました。画像が劣化している場合は、「ぼやけている」や「古い」、「低品質な写真」とキャプションしてください。その後、実際に画像をプロンプトする際には「ぼやけている」とは書かず、すべてが鮮明に描写されやすくなります。ただし、ぼやけた画像でも概念に影響を及ぼす可能性があります。また、アップショットかどうかをキャプションで明示することも重要です。明示しないと、デフォルトでアップショットの画像が生成されやすくなります。
解剖学的構造に色分けを加えると、定義が明確になります。GIMPでは、透明なレイヤーを追加し、その上に青い色で構造を塗ってから、下のレイヤーとマージできます。PNG形式でimgフォルダにエクスポートします（私は色分け解剖学用に別途フォルダを作りました）。若干の過剰学習は発生しますが、概念のつながりを助けます。元の画像は通常のキャプションのまま保持してください。
例：「裸の男性の色分けされた解剖学的写真。陰茎は青色です。」または「色分けされた解剖学的写真。勃起した陰茎のアップショット。包皮は赤色。尿道は白色。陰嚢は緑色です。」または「肛門（別名：お尻の穴）は青色です」（Fluxでの別名の扱い方はまだ確実ではありません）。
時間とともに若干過剰に学習されますが、各構造の一般的な位置は保持されます。それ以前は「肛門」とプロンプトしても、犬の画像が表示されることが多かったです。しかし、色分けされた肛門の画像を1〜2エポックだけ使用しただけで、ほぼ理解されました。
私は、これらのAIモデルにはヒートマップのような仕組みがあり、将来的にはより高い制御が可能になると読みました。しかし現時点では、これはマスキングのように画像の一部を隠さない、多少のハック的な手法です。
プロンプトする際、体の部位に色は表示されません。ただし、「color coded anatomy photograph」と明確にプロンプトした場合に限り表示されます。デフォルト生成画像には色が混ざることはありません（ただし、色分け解剖学画像のコレクションが多すぎる場合は例外です）。
このモデルはバッチでトレーニングしました。最初の数エポックでは、650枚の大量の画像データセットを使い、すべての概念を含んでいました。トレーニング中、状態を保存しました。必要のなくなった画像を定期的に削除し、トレーニングを続けました。
一部の画像が学習を妨げていました。たとえば、包皮の開口部が見えることを目指していましたが、多くの画像は角度が悪く開口部が隠れていました。そのため、今でもモデルは正しい角度（真っ正面など）で開口部を隠してしまうことが多いです。
正則化フォルダには正則化画像を使用しませんでしたが、アニメ用フォルダ、コミックアート用フォルダなど、それぞれに数枚の画像を追加してスタイルを維持しました。そうでないと、どんどん写真スタイルに偏ってしまいます。
これらすべてを踏まえて、私はデータセットをやや小さくして、今回すべての概念を一度に学習するのではなく、段階的に学習する新しいモデルを開発中です（単独の裸男性 → 勃起 → 体液と接触 → 二人の性行為）。
Fluxで同様のモデルを作成する上で何か助けが必要な方は、こちらまたはDiscordでDMをお願いします。私はプロではありませんが、ぜひお話しましょう。