ケージの周囲にできるだけきつくトリミングした、アップスケールされていない39枚の低品質画像で学習。ほとんどの画像は256ピクセルで、lockedupslutさんが撮影した動画や写真から取得。データセット内ではすべてsource-lus1、2、3、4とタグ付けされている。すべて「リアルISTIC」とタグ付けされ、ほとんどの画像が「クローズアップ」とタグ付け。3枚の写真はロックのみをトリミング対象とし、チューブ全体は写っていない。
4/4 dim/alpha。18エポック、1188ステップ、バッチサイズ4。adafactor、学習率0.0003、コサインスケジュールで3回リスタート。SNRガンマは5。ノイズオフセットなし。
あまりにも貧弱だが、240p程度の低解像度動画のスクリーンキャプチャしか手元にありませんでした。そのため、できる限りのことはしました。サイドビューの画像も一切なかったため、所持していた「legs_up」の画像を回転させて作成しました。
以前の実験では0.0003の学習率が効果的だったため、今回も同様に設定しましたが、前回はアップスケールされた画像を使用していたため、バケット化により低解像度画像の学習率が自動的に低下した可能性があります。今回は低解像度画像しか使わなかったため、実質的な学習率は遥かに低く、結果としてチューブとリングの接続が正しく生成されないケースも多発しています。そこでプロのテクニック：CivitAIで学習するなら、良い画像はアップスケールし、粗い画像はダウンスケールしてみるのも一つの手かもしれません。
トリミングによりリアリズムのスタイル効果は低く抑えられましたが、あまりにも強くトリミングしすぎたため、ダルオが金属質に変化し、プロンプトにないのに金属製のアナルプラグが追加され続けるようになりました。トレーニングに全体の尻や全体のダルオを含む画像を追加することで、LoRAがそれらを台無しにするのを防げるかもしれません。
