Super Cockskin PLUS - the official intact cock Lora - v0.7
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このバージョンについて
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、裸の未包皮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に対して多くの改良を施しています。私は引き続き改善を続けています。
設定： サンプラ：私は通常、Euler A + normalを使用します ステップ：30ステップが私にとって最適でした。時々これを下げると概念が失われます 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）。時々1.1程度に上げると概念がより明確に現れます。
ヒント：clip-lとt5xxlの両方を使用してください。私の投稿した画像の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ではタグでプロンプトし、t5では自然言語でプロンプトできます。
訓練された概念：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な影響を与えます：
裸の男性 - 陰茎をプロンプトする必要はありません。裸の男性にはデフォルトで陰茎が含まれます。
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あまり効果的ではありません。他の動作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」「青い包皮」などと試して、モデルがどの程度理解しているかを確認してください。これらのほとんどについて、モデルの理解は弱いです。
口交 - 「fellatio」「blowjob」「oral sex」をトリガー語として使用しましたが、「陰茎が口の中」が最も理解されています。「包皮に舌を入れる」「包皮を噛む」なども使用しましたが、細部が不足しているため判別しにくいです。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を得られません。立っている男性とひざまず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 - トレーニング済みですが、これまで成功したことはありません。
自慰 - 「自慰する勃起した陰茎」「手に持った陰茎」を使用しました。「裸の男性が勃起した陰茎を自慰している。手に陰茎を持っている。」というプロンプトは効果的でした。「陰茎をこすっている」は使用していませんが、これも機能する可能性があります。
Fleshlightでの自慰
肛門指挿入 - 肛門やお尻の穴の理解はあまりありませんが、たまに成功することがあります。
自己口交 - 「autofellatio」「selfsuck」「陰茎が口の中」を使用しましたが、動作は自然に見えません。
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、しばしば省略されたり、色が間違っていたりします。
陰茎の接合 - この概念はやや複雑です。「penises docking」と試してみてください。
包皮への挿入 - 「指が包皮に入る」「包皮に触れる」「手に陰茎を持つ」はトレーニングに使用したフレーズですが、一貫して機能しません。「裸の男性の包皮の先端に人差し指が触れている写真」とプロンプトすると、より一貫して機能し、少し挿入される傾向があります。
包皮をつかむ - 引っ張ったり引っ張ったりすることを意図しましたが、頻繁に失敗します。他の用語はあまりにも混同されやすかったため、これが最も効果的だと判断しました。「伸びる包皮」という表現はトレーニングには使用していませんが、Fluxの理解を助けるようです。
体毛あり／非常に体毛あり。無毛も試してください。
アニメ・漫画風アート - トレーニング中、アニメ画像は写真スタイルが他の概念に浸透するにつれて悪化しました。この概念を回復させるため、アニメと漫画アートの正則化画像を追加しました。個人的には、オリジナルのFluxのアニメスタイルよりも少し改善されていると思います。
このモデルのトレーニングは完了しました。最後のほうでやや過学習してしまいました。引き続き改善を進めています。
似たような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。ランクやアルファを高すぎると学習は速くなりますが、柔軟性が低下し、私は低品質な写真のように速やかに過学習してしまうと感じています。
概念を学習するためには、適切なキャプションが重要です。基本的なルールは、ある要素をデフォルトで組み込みたい場合は、その要素をキャプションに含めないことです。たとえば、すべての裸の男性に弛緩した陰茎をデフォルトで持たせたいなら、単に裸で立っている男性の基本画像には陰茎をキャプションに含めず、勃起した陰茎のような非デフォルト画像でのみキャプションに含めてください。
この写真は、主に古い、または非常に低品質な写真でトレーニングしました。あなたの画像が粗い場合は、それが「ぼやけている」「古い」「低品質な写真」であると明確にキャプションしてください。その後、実際にプロンプトする際には「ぼやけている」とは言わず、すべてが鮮明に焦点を合わせた画像になる可能性が高くなります。ただし、ぼやけた画像は概念に影響を与えることがあります。また、近接ショットかどうかを明確にキャプションすることも重要です。キャプションしないと、デフォルトで近接ショットの画像が生成されやすくなります。
解剖学的構造を色分けすることで定義を補助できます。GIMPでは、透明なレイヤーを画像に追加し、そのレイヤーに青色で部分を塗った後、マージしてPNG形式で画像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成しました）。若干は過学習しますが、概念のつながりを強化するのに役立ちます。元の画像には通常のキャプションを残してください。
例：「裸の男性の色分け解剖学写真。陰茎は青色。」または「色分け解剖学写真。勃起した陰茎のアップ。包皮は赤色。尿道は白色。陰嚢は緑色。」または「肛門、つまりお尻の穴は青色」（Fluxでの同義語の扱い方については、最適な方法がまだ確立されていないようです）。
時間とともにやや過学習しますが、各構造の一般的な位置は維持されます。そうでないと、私は「肛門」とプロンプトしても（10回以上エポックを経た後でも）子犬の画像が出てきましたが、色分けされた肛門を1〜2エポックでトレーニングしたところ、ほぼ習得されました。
私は、これらのAIモデルにヒートマップのような仕組みがあり、将来的にはより精密な制御が可能になる可能性があると読みました。しかし、現時点ではこれは有効なハックです。マスキングのように画像の一部を隠すのではなく、色分けで構造を強調する方法です。
プロンプトする際、体の部分に色が表示されるのは、「色分け解剖学写真」と明確にプロンプトした場合のみであり、デフォルトで生成される画像に色が滲むことはありません（ただし、色分け解剖学画像のコレクションが大きすぎると例外的に滲む可能性があります）。
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枚の巨大な画像データセットを使用し、すべての概念を含んでいました。トレーニング中は状態を保存し、不要な画像を削除してトレーニングを継続しました。
一部の画像が進捗を阻害しました。たとえば、私の意図した美学は包皮の開口部が見えるようにすることでしたが、多くの画像は角度が悪く開口部が隠れていました。その結果、モデルは今でも正面から撮影されたときなど、誤った角度で開口部を隠してしまう傾向があります。
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、フォルダ内にはアニメ用、漫画アート用などの正則化画像を追加しました。それぞれ数枚ずつで、これらのスタイルを維持するためです。そうでないと、モデルは写真スタイルにますます近づいてしまいます。
以上を踏まえ、私はもう1つのモデルを準備中です。データセットは少し小さく、すべての概念を一度に扱うのではなく、段階的にシンプルから複雑へと進める予定です（単独の裸の男性→勃起→体液と接触→2人組／性行為）。
Fluxで同様のモデルを作成するのに助けが必要な方は、このプラットフォームまたはDiscordでDMをください。専門家ではありませんが、お話しするのを喜びます。