LoSci Anime 🈂️ by Huggy

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💡 モデルは頻繁に更新されるため、最新版を使用するために必ず戻ってチェックしてください。

📒 この混合スタイルのLoRAで絵画的なスタイルが非常に良く機能するため、次に専用の絵画的バージョンを用意します。

📒 バージョン2.1の使用方法（このLoRAは83モデル中で最も精度の高いものです）：

3つのスタイルを1つのLoRAに統合することで、3つの別々のLoRAを積み重ねるよりも滑らかな結果を得られますが、バランスを保つのは困難です。

lofi_anime（シンプルで過学習しやすい）：トリガーワードを使用してLoRAの重みを約0.7に下げてください。
scifi_anime（複雑なシーンで不足学習しやすい）：重みを0.9以上に上げてください。
painterly（キャラクターの細部を含む半現実的スタイル）：重みを0.8以上にしてください。

📒 バージョン2.1のトレーニングノート（トレーニングに3,633 buzz、8時間かかりました）

1. 過学習（V1）と不足学習（V2）：
   V1は小さなデータセット（54枚の画像）を過剰に繰り返し（26回）学習したため、スタイルを学ぶのではなく画像を丸暗記してしまい、「偏った」出力になりました。そのため、低い重みが必要でした。V2は大規模で多様なデータセット（215枚の画像）を極めて少ない回数（5回）で学習し、networkAlphaがとても低かったため、複雑な詳細を学ぶための露出量と強度が不足しました。

2. 平衡した学習強度（networkAlpha）：
   V2の弱点を補うため、networkAlphaを4から12に増加させます。これは戦略的な妥協です：V2のalpha（4）よりも複雑なscifi_animeの詳細を捉えるのに十分強く、V1のalpha（16）ほど過剰ではありません。目標は、重みが1.0付近でも他のモデルと高互換性を持つ、強力かつ柔軟なLoRAを実現することです。

3. フリップオーグメンテーションの無効化：
   flipAugmentationを無効にします。V2のトレーニングでは、ピアノ、テキスト、ユニークな車両などの非対称な概念を「鏡像」の誤ったバージョンとして学習させてしまい、生成結果に欠陥が生じることが明らかになりました。

4. V2の優れた汎化能力：
   V2では3つの独立したトリガーワード（lofi_anime、scifi_anime、painterly）を使用したことが大きな成功でした。これらのトリガーはラベルとして機能し、モデルが3つのスタイルを明確に分けて学習できるようにしました。トリガーのないV1はすべての要素を1つの柔軟性の低い審美的スタイルに統合してしまいました。

5. 戦略：高繰り返し × 低エポック数：
   Civitaiの10,000ステップ制限内で不足学習を防ぐため、V2.1では繰り返しを10回、エポック数を9回にします。これにより、モデルは各画像の詳細を1エポック内で「詰め込む」ことを強いられ、3つの異なるスタイルを同時に学習するのに不可欠です。

6. キャプションの全面刷新：
   V2.1のすべてのキャプションを、より詳細に書き直しました。V2で使用した大規模データセット用の単純で繰り返しのキャプションは「概念の漏れ」を引き起こし、特定の画像の詳細を思い出しづらくしていました。ユニークで記述的なキャプションは、画像とテキストのより強力で正確な関連付けを生み出し、生成時の制御力を向上させます。

📒 バージョン2.1 — キャプションのタイプミス：

"light background. one knee up"

winy → windy
indow → window

• stars
• blue sky

📒 バージョン2 — LoSci Anime

• 初期のlofi-animeバージョンと比較して、4倍のリソースでトレーニングしました。

• トレーニングは上限まで押し進められました（Civitai上で約10,000ステップ、3,600 buzzのコスト）。

• このバージョンでは、3つのユニークなトリガーワードを使用して3つの明確なアニメスタイルを生成できます。個別に、または組み合わせてハイブリッド結果を作成できます。

lofi_anime
scifi_anime
painterly

📒 バージョン1：

• あなたの作品にミックスされたヴィンテージとSFの雰囲気をもたらします。

⚠️ バージョン1では、このLoRAを有効にするために以下のトリガーワードのいずれかを少なくとも1つ使用してください：

futuristic
indoors
cluttered room
cityscape
city lights
bay
electronic devices
window
potted plant
sunset
hillside
rooftop edge

📒 V1 LoRAのコスト内訳：

• 2,300 Buzz – トレーニング
• 1,500 Buzz – テスト
• 合計：3,800 Buzz

📒 V2アップデートで修正予定：

• キャプションのタイプミス修正：blacck, gfuturistic, sunset / full moon / palm trees potted plants
• スケッチ風の背景の修正

🎉 このLoRAは、100個のLoRAを作成する私の目標の一部です。

📒 ミラーリングについて

Modelslabやyodayoなどのいくつかのサイトが、私のモデルをボットを使ってミラーしていることに気づきました。特にSeaArtは、ダウンロード数や生成数が非常に多いです。

1. モデルをミラーするのは構いません。civitaiarchiveのようなサイトは昔からそうしています。

2. ユーザーがモデルをダウンロードできないように遮断し、有料オンラインサービスに強制的に誘導するのは問題です。

3. キャラクターや生成物に著作権を主張したり、ユーザーに所有権を与えるのは問題です。これらのモデルはオープンソースベースでトレーニングされており、所有権が限定的なデータで構成されています。誰も（私を含め）著作権を主張すべきではありません。クレジットを示すだけで十分です。