Super Cockskin PLUS - the official intact cock Lora - v0.5
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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の改善版です - /model/1106422
このモデルは、裸の未包茎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善を施しています。私は引き続き改善を継続する意向です。
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した。少し減らすと概念が失われることがあります
画像サイズ：1024x1024、またはその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なりません）。1.1程度に上げると、概念がより明確に表現さ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。私が公開した画像の1つを参照し、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。
学習された概念：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。裸の男性はデフォルトで陰茎を持っています。
勃起した男性 — “erectio”, “boner”, “erect penis”を使用しました。“erect penis”が最も理解されますが、プロンプトには向きません。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、陰茎幹、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、モデルが何を理解しているか試してみてください。これらの多くに対する理解は非常に弱いです。
口腔性交 — “fellatio”, “blowjob”, “oral sex”を使用しましたが、“penis in mouth”が最も理解されています。“tongue in foreskin”, “biting foreskin”も使用しましたが、細部が十分に表現されていないことが多いです。ポジションを明確に指定する必要があります。トリガーワードだけでは一貫した結果が得られません。立った姿勢と膝まずいた姿勢で最も一貫した結果が得られました。
肛門性交 — 学習済みですが、これまで成功したことはありません。
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.” — “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を使った自慰
肛門指入れ — 肛門やお尻の穴の理解はあまりありません。たまにうまくいくこともあります。
自分の陰茎を口にする — “autofellatio”, “selfsuck”, “penis in mouth”を使用しましたが、動作が不自然に見えます。
射精 — “cumming”, “cumshot”, “semen”, “ejaculating cum”を使用しましたが、自然には見えず、しばしば省略されます。
小便 — “piss”, “pee”, “urinating”を使用しましたが、自然には見えず、省略されたり色が間違ったりすることがあります。
陰茎のドッキング — 困難な概念です。“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”は学習に使用されたフレーズですが、一貫して機能しません。“A photo of a nude man with his index finger touching the tip of his foreskin”の方が一貫性があり、包皮を少し押し込む傾向があります。
包皮を保持 — 引っ張る・引っ張るような意図でしたが、多くの場合失敗します。他の用語は頻繁に混同されたため、この方法が最も効果的でした。“Stretchy foreskin”は学習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・コミックアート — 学習中、アニメ画像は写真スタイルが他の概念に浸透し、次第に劣化しました。そのため、アニメ・コミックアートの正則化画像を追加して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も少し改善されていると思います。
このモデルの学習は完了しています。最終的にやや過学習気味になりました。引き続き改善を続けています。
似た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で学習しました。ランクやアルファを高めすぎると、学習は速くなりますが柔軟性が失われ、劣化した写真のような外見にすぐに陥ると考えています。
概念を正しく学習するためには、キャプションの正確さが鍵です。基本的なルールは：何らかの要素をデフォルトで固定したい場合、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弛緩した陰茎を持たせたいなら、単に裸で立っている画像には陰茎をキャプションに含めず、勃起した陰茎の画像でのみキャプションしてください。
この写真は主に古い、あるいは非常に低品質な画像を使って学習しました。あなたの画像が劣化しているなら、「ぼやけている」「古い」「低品質な写真」とキャプションしてください。その後、実際にプロンプトするときには「ぼやけている」とは言わず、すべてが鮮明になる可能性が高くなります。ただし、ぼやけた画像も概念に浸透することがあります。また、近接ショットか否かもキャプションに含めることが重要です。含めないと、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強化できます。GIMPでは、透明なレイヤーを追加し、その上に青で色を塗ってからマージして、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のフォルダを作成しました）。若干ベイクアウトしますが、概念を結びつけるのに役立ちます。元の画像は通常のキャプション付きのまま保存してください。
例：
- “color coded anatomy photograph of a nude man. The penis is blue.”
- “color coded anatomy photograph. close up image of an erect penis. The foreskin is red. The urethra is white. The scrotum is green.”
- “the anus also known as butt hole is blue”（FluxでAKAをどう扱うべきかはまだ確実ではありません）
時間とともにある程度ベイクアウトし、各構造の一般的な位置を維持します。そうでないと、私は十数エポック後に“anus”とプロンプトしても、まだ子犬の画像が出てきました。しかし、色分けされた肛門を1〜2エポックだけ学習させたところ、ほぼ完全に習得されました。
AIモデルにはヒートマップのような仕組みがあると聞いており、将来的にはより細かい制御ができるようになるかもしれません。現在のところ、これは一時的なハックですが、役立つ可能性があります。マスキングのように画像の一部を隠すのではなく、構造の位置を強化するものです。
プロンプトする際、体の部位に色が表示されることはありません。必ず“color coded anatomy photograph.”と明確にプロンプトしなければなりません。デフォルトの生成画像に色は流れ込みません（ただし、色分け解剖学画像が多すぎると例外的に流れ込むことがあります）。
このモデルはバッチ単位で学習しました。最初の数エポックでは、650枚の巨大なデータセットを使用し、すべての概念を含んでいました。学習中に状態を保存し、必要のなくなった画像を定期的に削除して、学習を継続しました。
一部の画像が学習を妨げました。例えば、私は包皮の開口部が見える状態を狙っていましたが、多くの画像は開口部が見えない角度で撮影されていました。その結果、モデルは正しい角度で撮影されていても、正面から見たときには開口部を隠す傾向があります。
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、コミックアート用などの正則化画像を追加しました。それぞれ数枚ずつ配置し、それらのスタイルを維持しました。そうしないと、すべてが写真スタイルに近づいていきます。
以上のすべてを踏まえて、私は現在、やや小規模なデータセットで別のモデルを開発中です。今回はすべての概念を一度に学習するのではなく、段階的に（単独の裸の男性 → 勃起 → 体液と接触 → ペア／性行為）学習します。
Fluxで同様のモデルを作成する際に助けが必要な方は、こちらかDiscordでDMをください。私自身はプロではありませんが、お話するのは大歓迎です。