Mejiro Ramonu - Umamusume Pretty Deby

更新

Ponyモデルに基づいて人物用のlycorisをトレーニングしたもので、Pony系モデルへ適用可能です。

パラメータはバージョン関係をご参照ください

Update

Ponyモデルをベースに人物用Lycorisのバージョンをトレーニングしました。Pony系モデルでの利用が可能です。

パラメータはバージョン関係をご参照ください。

NAIファイナルモデルをベースに、一部のこいするやゲームスクリーンショットを含む55枚の画像でトレーニングを行いました。とにかくAOM3A3で描画する際には問題なく動作します（肩パッド系の表現を除き。非対称な服の描写は不可能に近いようです。またAIは彼女の肩がとても好きで、ネガティブプロンプトに"off_shoulder"を重み2で入れても、依然として肩を描こうとします）。

サンプル画像の情報：

ステップ数：20、サンプラー：DPM++ SDE Karras、CFGスケール：7、シード：1089767602、サイズ：512x512、モデルハッシュ：eb4099ba9c、ノイズ除去強度：0.7、Clipスキップ：2、ENSD：31337、AddNet有効：True、AddNetモジュール1：LoRA、AddNetモデル1：mejiro_ramonuv1_adam8bit_NAIfin(16adf996c8fa)、AddNet重みA1：0.65、AddNet重みB1：0.65、高解像度アップスケーリング：2、高解像度アップスケーラ：Latent

高解像度修正：512x512 → 1024x1024

このLoRAの推奨使用重みは0.6〜0.7。重みを大きくすると顔がぼけてしまう可能性があるため、高解像度での利用をおすすめします。

トレーニング前に画像を左右反転させ、deepbooruで0.35の閾値でタグ付与しました。これらの画像は別々のフォルダに分けて保存しました。

画像タグに関しては、「交換可能」な要素のみ（服装やポーズなど）を保持し、キャラクター固有のタグ（ハorse_ear、ツートーンヘア、目、そばかすなど）はすべて削除しました。詳細はLoRA人物トレーニング（マルチコンセプト）入門 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)をご覧ください。

以下の設定はトレーニング時に使用したものです。使用したスクリプトはLoRA_Easy_Training_Scriptsです。特に重要なのは"keep_token"パラメータの設定であり、トリガー語の機能が保証されます。

# オプティマイザ引数

self.optimizer_type: str = "AdamW8bit" # 選択肢：AdamW, AdamW8bit, Lion, SGDNesterov

self.optimizer_args: Union[dict[str:str], None] = {"weight_decay": "0.1",

"betas": "0.9,0.99"}

# スケジューラ引数

self.scheduler: str = "cosine_with_restarts"

self.cosine_restarts: Union[int, None] = 1 # オプション、リスタート回数を表す

self.scheduler_power: Union[float, None] = 1 # オプション、多項式のべき乗を表す

# 学習率引数

self.learning_rate: Union[float, None] = 1e-4

self.unet_lr: Union[float, None] = None # オプション、UNet専用の学習率を設定。AdamWの基本学習率を上書き

self.text_encoder_lr: Union[float, None] = None

self.warmup_lr_ratio: Union[float, None] = None

self.unet_only: bool = False # オプション、UNetのみのトレーニングに設定

self.net_dim: int = 128 # ネットワーク次元、デフォルトは32ですが、高次元でトレーニングする人もいます

self.alpha: float = 64 # 学習用スカラ値。デフォルトはdimの半分

self.train_resolution: int = 768

self.batch_size: int = 1 # 一度に処理する画像数。直接比例します

self.clip_skip: int = 2 # アニメベースのモデルでトレーニングする場合

# ステップ引数

self.num_epochs: int = 10 # エポック数。最大ステップを設定した場合は上記値は無視されます（ステップ計算されないため）

self.save_every_n_epochs: Union[int, None] = 1

# タグ引数

self.shuffle_captions: bool = True

self.keep_tokens: Union[int, None] = 4