39장의 저화질 이미지로 학습되었으며, 케이지 주변으로 최대한 압축하여 자름. 대부분 256픽셀 크기이며, lockedupslut이 촬영한 영상/사진에서 추출됨. 데이터셋 내에서 모두 source-lus1, 2, 3, 4로 태그됨. 모든 이미지가 'realistic'로 태그되었으며, 대부분 'close-up'으로 태그됨. 3장은 전체 튜브를 보이지 않도록 자물쇠 주변만 자름.
4/4 dim/alpha. 18 에포크, 1188 스텝, 배치 크기 4. adafactor, 학습률 0.0003, 코사인 스케줄링 및 3회 재시작. 5 snr gamma. 노이즈 오프셋 없음.
성능이 좋지 않지만, 제가 사용할 수 있었던 것은 약 240p 해상도의 저화질 영상 스크린샷뿐이었기 때문에 할 수 있는 일이 거의 없었음. 옆면 이미지도 없었기 때문에, 가진 legs_up 이미지를 회전시켜 하나를 만들어 냄.
이전 실험 결과를 바탕으로 0.0003 학습률이 적절할 것이라 생각했지만, 그때는 업스케일된 이미지를 사용했고, 이번에는 저화질 이미지만으로 학습했기 때문에 버킷링으로 인해 실제 학습률이 훨씬 낮아졌음. 이로 인해 일부 생성 결과에서는 튜브와 링을 제대로 연결하지 못함. 따라서 팁: Civitai에서 학습할 때는 좋은 이미지는 업스케일하고, 나쁜 이미지는 다운스케일해 보는 것이 도움이 될 수 있음.
자르기는 리얼리즘 스타일 효과를 낮췄으나, 지나치게 많이 자르느라 흔히 더 이상의 도ildo를 금속으로 인식하고, 프롬프트에 없어도 금속 항문 플러그를 지속적으로 추가함. 학습 이미지에 전체 엉덩이나 전체 도ildo를 보여주는 것이 LORA가 이를 왜곡하지 않도록 막는 데 도움이 될 수 있음.
