Rubberhose Ruckus HiDream

Rubberhose Ruckus HiDream LoRAはLyCORISベースで、1920年代〜1930年代の古典的なラバーホースアニメーションスタイルを再現するように学習されています。しなやかな四肢、太く明確なラインワーク、表情豊かなポーズ、クリーンなカラーフィルで構成され、このLoRAはレトロな魅力と現代的な明瞭さを兼ね備えた、マスコット級のキャラクターを得意としています。イラスト制作、コンセプトアート、クリエイティブなトレーニングデータに最適です。動きと個性、視覚的魅力に満ちたキャラクターをお楽しみください。

最高品質を得るには、LCMサンプラーとSimpleスケジューラの使用をお勧めします。他のサンプラーでも動作しますが、エッジの明瞭さや構造が失われる可能性があります。最初の画像には埋め込まれたComfyUIワークフローが含まれています——問題を報告する前に、これをダウンロードして直接ComfyUIキャンバスにドラッグしてください。時間とリソースの制約により、すべての方の環境を個別にトラブルシューティングすることはできませんので、ご理解ください。

トリガー単語: rubb3rh0se, mascot, rubberhose cartoon
推奨サンプラー: LCM
推奨スケジューラ: SIMPLE
推奨強度: 0.5–0.6
推奨シフト: 4.0–5.0

v1: プロンプトに含まれていない場合でもテキストが表示される問題がありました。出力のフォントスタイルを改善できると考え、いくつかのテキストを含む画像を追加しましたが、それがテキストへの過学習を引き起こしました。

v2: v2の学習にはv1モデルからの生成結果を一部使用し、多様性をより重視しました。創造性と一貫性のバランスが良好だと感じています。両バージョンとも良好に動作しますが、v2はより柔軟で、若干の追加プロンプトが必要になる場合があります。

学習は2500ステップ、2回繰り返し、学習率2e-4で、Simple Tunerを使用しmainブランチで実行しました。データセットは1024x1024の96枚のキュレートされた合成画像（アスペクト比1:1）で構成されています。すべての学習はRTX 4090 24GBで行い、約3時間かかりました。キャプションはJoy Caption Batchを使用し、トークン制限を128に設定しました。

このLoRAはFull学習でSimpleTunerを用いて訓練し、推論にはComfyUIのDevモデルを使用しました。DevモデルはHiDream LoRAと最も一貫した結果を生み出すとされています。

結果に満足された場合、または今後の開発を支援したい場合は、私のKo-fiへの寄付をご検討ください: https://ko-fi.com/renderartist
renderartist.com