Taur futanari (NOOB and PonyXL version)

세부 정보

모델 설명

트리거 단어 설명:

CFback: 플루타나리 센터우의 등 perspective

CFonelegup: 플루타나리 센터우의 앞 다리를 한 개 들어올린 자세

CFstanding: 네 발 모두 바닥에 닿은 서있는 자세

CFtwolegsup: 플루타나리 센터우의 앞 다리를 두 개 들어올린 자세

CFFlying: 플루타나리 센터우의 눕는 자세

CFkneeling: 플루타나리 센터우의 무릎 꿇은 자세

CFdiphallia: 말의 음경과 인간형 음경을 가진 플루타나리 센터우의 서있는 자세

CFhuman: 인간형 토르 개념

CFUCup: 플루타나리 센터우의 배 아래에 다리를 위로 올린 소녀를 안고 있는 자세

CFUCdown: 플루타나리 센터우의 배 아래에 다리를 아래로 늘어뜨린 소녀를 안고 있는 자세

CFUCfellatio: 플루타나리 센터우의 배 아래에 소녀를 안고 있을 때 구강 성교를 하는 자세

CFdoggy: 플루타나리 센터우가 다른 존재와 강아지 자세로 성교하는 자세

CFmissionary: 플루타나리 센터우가 다른 존재와 뒤척이기 자세로 성교하는 자세

CFfellatio: 소녀/남자가 플루타나리 센터우에게 구강 성교하는 자세

CFreversedoggy: 플루타나리 센터우가 다른 존재와 뒤집힌 강아지 자세로 성교하는 자세

Ver NOOB V-PRED V2.0

OneTrainer 기반으로 NOOB V-PRED V1.0에서 훈련. 이 버전에 대한 훈련 세부 사항은 참고하세요. 키워드를 변경하고 여러 개념을 추가했습니다.

Ver NOOB V-PRED V1.0

NOOB V-PRED V1.0 기반으로 훈련. CFundercarriage라는 키워드를 CFUC으로 변경하여 카라반 형태가 나타나는 것을 방지했습니다.

Ver NOOB E-PRED V1.0

NOOB E-PRED V1.0 기반으로 훈련. 일부 예시는 NOOB V-PRED 0.5로 생성되었습니다.

업데이트됨

PonyXL을 사용해 이 모델을 훈련시켰습니다. 성능 향상을 위해 데이터셋을 업데이트했습니다. PonyXL 및 관련 모델에서 이 개념이 개선되었습니다. 먼저 예시를 확인하세요.

오타 문제 해결됨. 이제 'undercarriage'가 올바르게 표기됩니다.

모피 색상 문제 해결됨. 예시를 확인하세요.

생성 시 트리거 단어와 hires.fix를 반드시 사용하세요. 일부 트리거 단어는 강화할 경우 이미지가 과도하게 강조되거나 나쁜 스타일을 유발할 수 있습니다. 그 이유는 훈련 시 3D 이미지를 사용했을 가능성 있음. 이를 방지하기 위해 highres.fix를 사용하세요.

개념 추가: doggy, diphallia, undercarriage

V2.0에 대한 소개

이 버전에서는 마침내 가중치 기반으로 다양한 자세를 제공합니다. 또한 멀티레졸루션 기술을 도입했습니다.

업데이트된 키워드는 무릎 꿇은 자세, 서있는 자세, 등과 같은 토큰을 잘못 해석하는 문제를 방지합니다.

현재는 다섯 가지 자세를 위한 키워드를 보유하고 있습니다:

CFFB: 관객 방향으로 등 쪽

CFKN: 무릎 꿇음

CFLU: 두 다리 위로

CFLY: 누움

CFST: 서있는 자세 또는 한 다리 들어올린 자세

단점은 여전히 프롬프트가 민감도가 낮아, 음경이 발굽으로 잘못 인식되거나 센터우가 다리가 여러 개 있는 것처럼 보일 때가 많습니다. 이를 개선하기 위해 일부 말의 음경 LoRA를 사용하는 것을 추천합니다. 하지만 여전히 수십 번의 시행착오가 필요합니다.

좋은 시드를 사용하고 highres.fix를 함께 적용하여 좋은 이미지를 생성하는 것을 권장합니다.

512X512에서는 매우 불량하게 작동합니다.

멀티레졸루션 기술 파라미터:

multires_noise_iterations="6"

multires_noise_discount=0.3

소개

이 LyCORIS는 플루타나리 센터우를 생성하는 데 사용됩니다.

사용 방법

0.7~0.8의 가중치로 사용하는 것을 추천합니다. 다른 LoRA와 잘 결합됩니다. 그러나 때때로 음경이 발굽으로 오해될 수 있습니다.

훈련 세부 정보

훈련 데이터셋은 약 220개의 이미지로 구성되어 있으며, 훈련 전 좌우 반전 처리되었습니다. 반은 정규화 이미지로 선택되었습니다. 총 훈련 단계는 약 15,000입니다.

훈련 데이터셋을 5개의 하위 세트로 나누어 제스처를 태깅했습니다. 결과를 제어하기 위함이었으나, 결국 성공하지 못했습니다. 시도해보고 싶다면 아래 폴더 이름이 트리거 태그입니다.

정규화 = true
해상도 = 512
배치 크기 = 2
에포크 = 10
네트워크 차원 = 32
네트워크 알파 = 32
CLIP 스킵 = 2

AdamW8bits 옵티마이저 사용:

  • lr="1e-4"
  • unet_lr="1e-4"
  • text_encoder_lr="1e-5"

Locon 파라미터:

  • conv_dim=4
  • conv_alpha=4

이 모델로 만든 이미지

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