Cum II

より柔軟なcumモデルです。以前のモデルよりも多くのcumタグとコンセプトをサポートし、768ベースのビンでトレーニングされており、より大きな詳細な画像を実現します。

最大のリアリズムから馬鹿げたレベルまで、cumの量を自由に調整できます。技術的にはcumなしの画像も生成可能ですが、そんなこと誰がしたいでしょうか？

このモデルは、例えばオナニーまたは胸元の描写に優れたモデルを目指したものではありません。代わりに、他のモデルや大きなプロンプトと組み合わせて使うことを目的としています。このモデルといくつかの選択的なキーワードを追加するだけで、スムーズに連携できます。

また、このモデルでは非常に広範なカバーを試みましたが、より特定のコンセプトに特化したcumモデルが、それらのテーマをより正確で安定して表現しています。

使用方法

短い答え： プロンプトに「cum」をどこかに追加し、強度を0.4–0.8程度で実行してください。

長い答え： 任意の例画像の右下にある 🛈 情報ボタン（または画像自体）をクリックすると、その画像の生成方法の詳細が表示されます。私のほとんどの例画像にはプロンプトなどが含まれているため、例を確認して気に入ったものをコピーしてください。データセット内に存在する特定のタグの一覧も追加しましたが、cumに関連する言葉を自由にプロンプトに追加するだけで、生成物はより「スプンキー」になります。複数のcumタグを使用するのが1つだけより堅牢であり、タグ全体に重みを付けることで、量を増減させる効果的な方法です。タグの強度を上げて、メインLoRAの重みを下げる方法だと、他のLoRAやベースチェックポイントのコンセプトへの干渉を抑えつつ、類似の結果を得られます。

タグ/活性化

トレーニング画像はBooruタグで自動的にタグ付けされ、キャプション生成器が信頼性よく認識できなかったいくつかのコンセプトは手動でタグ付けしました。これらのタグは、LoRAとベースモデルの双方でよりよく理解されやすいです。以下は、少なくとも1つのデータセット画像に含まれるcum関連タグのアルファベット順リストです：

• after fellatio
• after vaginal
• bukkake
• covered in cum
• cum
• cum in ass
• cum in clothes
• cum in mouth
• cum in pussy
• cum in shoes
• cum on ass
• cum on body
• cum on boy
• cum on breasts
• cum on breasts
• cum on clothes
• cum on feet
• cum on floor
• cum on hair
• cum on hair
• cum on hand
• cum on hands
• cum on stomach
• cum on tongue
• cum on tongue
• cum pool
• cum string
• cum swapping
• cumdrip
• ejaculation
• excessive cum
• facial
• gokkun
• licking cum
• mouth full of cum
• projectile cum
• pussy juice
• suggestive fluid