Lab @1 : trying to have better pantyhose, see-through, maturity.

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v1.0

세부 정보

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모델 설명

모든 LoRa 랩 테스트 정보. (더 많은 시도 과정을 알고 싶다면)

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현재 테스트 세트의 다양한 접근 방식 설명 (본 트레이닝 실험 집합에서의 다양한 방식 설명)

학습된 "nsfw 스타일리시 (패티홍스 & 투명)" LoRa의 느낌과 차이점을 확인하려면 다음 접근 방식을 시도하세요:

이번에는 captions를 WD14 Conv v2 태거를 직접 사용해 생성했으며, 추가 또는 삭제는 하지 않았습니다.

다음과 같은 접근 방식을 시도해보세요. 학습된 "nsfw 스타일리시 (패티홍스 & 투명)" LoRa의 느낌과 차이점을 확인하세요:

이번에는 captions를 WD14 Conv v2 태거를 직접 사용해 생성했으며, 추가 또는 삭제는 하지 않았습니다.

원하는 학습 효과 (학습에서 원하는 효과)

  • 소녀의 성숙도 향상

  • 의상에 자연스러운 투명 효과 추가

  • 패티홍스 스타일 조정 ( flesh-colored shiny 스타일; 명시하지 않을 경우 패티홍스의 기본 확률 증가)

  • 소녀의 성숙도 향상

  • 의상에 자연스러운 투명 효과 추가

  • 패티홍스 스타일 조정 ( flesh-colored shiny 스타일; 명시하지 않을 경우 패티홍스의 기본 확률 증가)

일부 발견 (일부 발견)

Lab@1 - 250316 기록 (Lab@1 - 250316 기록)

  • 여기서 언급된 일부 입력 이미지(dataset) 및 정규화 이미지는 모델의 이미지 데모(Showcase)에서 참고할 수 있습니다.

    • Civitai의 뛰어난 점은 이미지 관련 프롬프트와 파라미터를 매우 잘 표시해 주며, webui로 생성된 XY 비교 차트까지 포함합니다.

  • p1_wor는 많은 장면에서 입력된 소녀의 외모를 픽셀 단위로 재현할 수 있습니다.

    • 그러나 단점도 분명합니다: 특별한 프롬프트가 없으면 모든 특징을 극도로 복원하려 하며, 변형성이 매우 낮습니다.

  • WAI 기본 모델에서 full body는 standing 자세와 높게 결합되어 있습니다.

    • 그러나 neg 프롬프트에 standing을 추가해도 명확한 효과가 없는 것 같습니다.

  • p24 학습 결과는 소녀의 특징을 다른 캐릭터로 전이하는 경향이 있습니다. 예를 들어, Ao Run(敖闰) 테스트 이미지에서 용의 얼굴에 뚜렷한 여성화 영향이 나타납니다.

  • p24_wor 버전에서 +pantyhose를 사용할 때, 때때로 다소 기이한 자세가 생성됩니다(데이터셋의 대부분 자세가 매우 큰 편이라서 그런지도 모릅니다).

    • 학습되지 않은 세부 사항(손, 작은 물체, 일부 세부 논리 등)은 p24가 잘 처리하지 못하는 것 같습니다.

  • p24_wr은 시각적으로 품질이 가장 우수해 보입니다.

    • 많은 특징이 직접 반영되지는 않지만, 자체적인 이해와 융합을 통해 표현됩니다.

    • 그러나 +full body에 대한 제어 능력에 문제가 있는 것 같습니다.

      • 정규화 이미지에 부분 신체 이미지가 많아서 그런지도 모릅니다.

    • 또한, pantyhose가 나타나고 다른 프롬프트 제어가 없을 때, 하반부 이미지를 출력하는 경향이 있습니다.

  • 게다가 복잡한 구성 요소를 처리할 때, p24 시리즈는 때때로 과도하게 표현하려 하여 이미지가 붕괴되는 경향이 있습니다.

  • 여기서 언급된 일부 입력 이미지(dataset) 및 정규화 이미지는 모델의 이미지 데모(Showcase)에서 참고할 수 있습니다.

    • Civitai의 뛰어난 점은 이미지 관련 프롬프트와 파라미터를 매우 잘 표시해 주며, webui로 생성된 XY 비교 차트까지 포함합니다.

  • p1_wor는 많은 장면에서 입력된 소녀의 외모를 픽셀 단위로 재현할 수 있습니다.

    • 그러나 단점도 분명합니다: 특별한 프롬프트가 없으면 모든 특징을 극도로 복원하려 하며, 변형성이 매우 낮습니다.

  • WAI 기본 모델에서 full body는 standing 자세와 높게 결합되어 있습니다.

    • 그러나 neg 프롬프트에 standing을 추가해도 명확한 효과가 없는 것 같습니다.

  • p24 학습 결과는 소녀의 특징을 다른 캐릭터로 전이하는 경향이 있습니다. 예를 들어, Ao Run(敖闰) 테스트 이미지에서 용의 얼굴에 뚜렷한 여성화 영향이 나타납니다.

  • p24_wor 버전에서 +pantyhose를 사용할 때, 때때로 다소 기이한 자세가 생성됩니다(데이터셋의 대부분 자세가 매우 큰 편이라서 그런지도 모릅니다).

    • 학습되지 않은 세부 사항(손, 작은 물체, 일부 세부 논리 등)은 p24가 잘 처리하지 못하는 것 같습니다.

  • p24_wr은 시각적으로 품질이 가장 우수해 보입니다.

    • 많은 특징이 직접 반영되지는 않지만, 자체적인 이해와 융합을 통해 표현됩니다.

    • 그러나 +full body에 대한 제어 능력에 문제가 있는 것 같습니다.

      • 정규화 이미지에 부분 신체 이미지가 많아서 그런지도 모릅니다.

    • 또한, pantyhose가 나타나고 다른 프롬프트 제어가 없을 때, 하반부 이미지를 출력하는 경향이 있습니다.

  • 게다가 복잡한 구성 요소를 처리할 때, p24 시리즈는 때때로 과도하게 표현하려 하여 이미지가 붕괴되는 경향이 있습니다.

잠재적 문제 (잠재적 문제)

  • 전체 데이터셋은 모두 1girl, solo로 구성되어 있어 다른 캐릭터(예: 남성 캐릭터)에 대한 기본 스타일에 문제가 있을 수 있습니다.

  • LoRa가 복잡한 프롬프트를 처리하는 능력에 대해서는 확신이 없습니다.

  • 전체 데이터셋은 모두 1girl, solo로 구성되어 있어 다른 캐릭터(예: 남성 캐릭터)에 대한 기본 스타일에 문제가 있을 수 있습니다.

  • LoRa가 복잡한 프롬프트를 처리하는 능력에 대해서는 확신이 없습니다.

현재 학습 설정 (현재 학습 관련 설정)

이미지 수: number (p1, p3, p8, p24 참조)
정규화: with reg (wr) | without reg (wor)

이미지 수: number (p1, p3, p8, p24 참조)
정규화: with reg (wr) | without reg (wor)

모델 학습 파라미터 (모델 학습 파라미터)

[학습 파라미터]
BASE=https://civitai.com/models/827184/wai-nsfw-illustrious-sdxl => v12
EPOCHS=8                                # 학습 에포크 수
SEED=1861

[해상도 설정]
TRAINING_WIDTH=1024                     # 학습 가로 해상도
TRAINING_HEIGHT=1152                    # 학습 세로 해상도
MAX_BUCKET_RESO=$TRAINING_HEIGHT        # 최대 버킷 해상도

[하드웨어 적응]
DIM=32                                  # 네트워크 차원
DIM_ALPHA=28                            # 네트워크 alpha 값
TRAINING_BATCH_SIZE=1                   # 배치 크기

[학습 파라미터]
--train_batch_size 1
--learning_rate 0.0001
--unet_lr 0.0001
--text_encoder_lr 0.00001
--optimizer_type "AdamW8bit"
--mixed_precision "bf16"
--save_model_as "safetensors"
--save_precision "fp16"
--save_every_n_epochs 2
--cache_latents to_disk
--xformers
--lowram

[학습 파라미터]
BASE=https://civitai.com/models/827184/wai-nsfw-illustrious-sdxl => v12
EPOCHS=8                                # 학습 에포크 수
SEED=1861

[해상도 설정]
TRAINING_WIDTH=1024                     # 학습 가로 해상도
TRAINING_HEIGHT=1152                    # 학습 세로 해상도
MAX_BUCKET_RESO=$TRAINING_HEIGHT        # 최대 버킷 해상도

[하드웨어 적응]
DIM=32                                  # 네트워크 차원
DIM_ALPHA=28                            # 네트워크 alpha 값
TRAINING_BATCH_SIZE=1                   # 배치 크기

[학습 파라미터]
--train_batch_size 1
--learning_rate 0.0001
--unet_lr 0.0001
--text_encoder_lr 0.00001
--optimizer_type "AdamW8bit"
--mixed_precision "bf16"
--save_model_as "safetensors"
--save_precision "fp16"
--save_every_n_epochs 2
--cache_latents to_disk
--xformers
--lowram

이 모델로 만든 이미지

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