cockunderFlux
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关于此版本
模型描述
cockunderFlux (ClearVPLdown)
这是我第五个公开发布的LoRA。这是我对如何生成LoRA的持续学习，这次使用了基于云端的服务和kohya-ss。训练此LoRA所用的数据也与我之前的LoRA有显著不同。
注意：此LoRA相当敏感且具有独特性，因为“阴茎轮廓”本质上是衣物上的阴影，是训练中最困难的概念之一。成功生成的因素包括光线、背景以及阴茎上方衣物的类型。
一如既往，建议使用批量生成。
此LoRA有两个版本，均建议在1.1或1.2强度下运行。
Ep-50：训练至50个epoch，是成功生成稳健阴茎轮廓的最终阶段LoRA。
ema_99_cockunderFlux_clearVPLdown_block4_micro_V01f-28_49_50：是第28、49和50个epoch的指数移动平均（EMA）合并结果。该合并版本会产生略有不同的阴茎轮廓。
我同时提供这两个LoRA，因为我无法决定发布哪一个。
两个LoRA的总结：
这是一个基于Flux_1.dev模型生成阴茎的概念型LoRA。本LoRA的目标是：
- 在松弛状态下，通过衣物清晰呈现向下垂挂的阴茎轮廓。
我将其视为alpha版本，因为与TwinkCockXL和TwinCockFlux类似，它大多数时候有效，但仍不完美。
此LoRA使用了一组精心挑选的图像进行训练，这些图像均清晰展现了阴茎轮廓。
本LoRA的重点之一是涵盖不同拍摄景别，包括牛仔镜头（头部至膝盖）、中全景（头部至大腿）、无头躯干镜头（躯干与腹股沟）、无头含腿镜头以及全身镜头。
站立、坐着、蹲下和慵懒姿势均得到均衡呈现。
标签由cogvlm-chat-hf和florence-2-large混合生成。
标签经过人工编辑。
主激活标签“cockunderFlux”被添加到所有图像中。次级标签（单个词标签“clearVPLdown”和自然语言短语“showing a visible penis line in the downward position”）作为子概念被添加。
人工编辑标签以包含：“松弛阴茎轮廓透过衣物垂向其{左|右}侧，呈现{正面|左侧半侧|右侧半侧|左侧|右侧}视角”。初步测试尚未表明此标签是否最终有效。
初步测试显示，“灯光效果具有戏剧性”更有可能生成清晰的VPL。此外，对标题的仔细分析表明，“透明丁字裤”、“内裤”、“压缩短裤”、“运动短裤”和“短裤”更能可靠地生成阴茎轮廓。
由于训练集图像的限制，可能需要明确指定是否存在纹身。
采样器、调度器、Clip说明：
初步测试在Forge UI的Stability Matrix实现上进行，使用了flux1-dev-q5_k_m.gguf和flux1-krea-q5_k_m.gguf量化模型。
流程建议：flux1-dev的引导强度/Distilled CFG Scale推荐为2.8–3.5；flux1-krea推荐为4.5。
该LoRA主要在DEIS和DPM++2M（CivitAI的采样器）上测试。推荐使用DEIS。
Beta采样器表现最稳定。
最稳定的步数为37–48步，但取决于采样器及其他设置。
测试中扰动注意力引导（Perturbed Attention Guidance）设置为2.5–2.6。
受硬件限制，本LoRA的大部分测试均使用flux1-dev-Q5_K_M和flux1-krea_Q5_K_M模型。
建议使用原始Clip-L模型。
其他说明：
与twinkcockFlux不同，由于训练集限制，本LoRA主要针对白人男性青少年进行训练。种族和年龄的多样性可能依赖于主Flux模型，此时生成结果更易模糊。
阴茎轮廓的清晰度取决于阴茎上方衣物的材质。“透明丁字裤”能产生最清晰的轮廓。
训练数据中未包含女性，我不清楚若指定女性会发生什么，但很可能系统会为任何人物添加阴茎。由于缺乏源图像，我未来不会加入女性内容。
使用了正则化图像。尚未对照片写实风格以外的风格灵活性进行广泛测试。
本LoRA共使用约1440张图像（含重复与翻转），分辨率均为1024x1024。
特别感谢@markury、@wolffur666456以及Bulge Discord服务器成员https://thebulge.xyz的支持、建议与Beta测试。