flyingcumFlux

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photorealisticコンセプトgaypenissementwinkcumshotejaculationerectionmale orgasmhappy ending
ema-20-32-34Epoch 34

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モデル説明

flyingcumFlux

これは私が公開した6つ目の主要なLoRAです。これは、クラウドベースのサービスとkohya-ssを用いてLoRAの生成方法を学習し続ける取り組みの延長です。

このLoRAには2つのバージョンがあります。どちらも1から1.2のスケールで実行することをお勧めします。

  • 01jは34エポックでトレーニングされています。これは、信頼性の高い状態で陰茎を勃起させ、精液を射精する画像を生成するのに成功した最終段階のLoRAです。

  • ema_99_flyingcumFlux01j20-32-34は、エポック20、32、34の指数移動平均（EMA）です。このマージにより、若干異なる「飛ぶオナニー」画像が生成されます。

どちらのLoRAをリリースすべきか決めかねたため、両方を提供しています。

両方のLoRAの概要：

これは、Flux_1.devモデルを使用して陰茎を生成する概念LoRAです。このLoRAの目的は以下の通りです：

  • 勃起した陰茎から精液を射精する画像を生成すること。
  • 精液の異なる流体ダイナミクス（「精液の物理」）をキャプション化することが可能かどうかをテストすること。
  • 陰茎を手で持つ描写が学習可能かどうかをテストすること。

これは、TwinkCockXLやTwinCockFluxと同様、大抵の場合は機能しますが完璧ではなく、アルファ段階と位置づけています。

このLoRAは、さまざまなポーズや撮影角度で男性が精液を射精している画像の拡張セットでトレーニングされました。

  • 立ち姿、座り姿、膝まずき姿、横たわる姿が均等に含まれています。横たわる姿の生成では、画像の縦向き／横向きの向きが変化します。
  • 一部の画像には、手を使わない射精（ハンドフリー）のショットが含まれていました。
  • タグはjoy-caption-beta-oneによって生成されました。
  • タグは手動で編集されました。

主なアクティベーションタグ「twinkcockFlux」は、他のLoRAとの逆互換性を保つためにすべての画像に追加されました。副次的なタグとして、「cutflyingcumFlux」という単語タグと、「先端から精液の流れを射精する」のような自然言語フレーズもサブコンセプトとして追加されました。

タグは以下の記述を含むよう手動で編集しました：

射精の長さ：「短い長さ」、「中程度の長さ」、「長い長さ」

射精の太さ：「細い」、「太い」（すべてのキャプションにこの記述が含まれていたわけではありません）

射精の方向：「上向き」、「下向き」、「上に弧を描いて」、「下に弧を描いて」（すべてのキャプションにこの記述が含まれていたわけではありません）

射精の質：「白い」、「半透明な白」、「透明」

利き手：陰茎をどの手で持っているかをタグ付けしようとしました。これは画像中の被写体の視点から、「左の手で」「右の手で」「両手で」と記述しました。一部の画像には「彼は手を使わずに射精している」というタグが追加されました。

サンプラー、スケジューリング、Clipの注意点：

  • 初期テストはForge UIのStability Matrix実装で行いました。テストには、flux1-dev-q5_k_m.ggufとflux1-krea-q5_k_m.ggufの両方の量子化モデルを使用しました。
  • flux1-dev向けの推奨ガイドランス／ディスティルされたCFGスケールは2.8〜3.5です。flux1-krea向けは4.5です。
  • このLoRAは主にDEISとDPM++2M（CivitAIのサンプラー）でテストしました。DEISをお勧めします。
  • Betaが最も安定したサンプラーでした。
  • 37〜48ステップが最も安定していましたが、サンプラーと他の設定により異なります。
  • テスト用のPerturbed Attention Guidanceは2.5〜2.6に設定しました。
  • ハードウェアの制約により、このLoRAの大部分のテストはflux1-dev-Q5_K_Mとflux1-krea-Q5_K_Mで実施しました。
  • 原始的なClip-Lモデルの使用をお勧めします。

その他の注意点：

  • twinkcockFluxとは異なり、トレーニングデータセットの制約から、このLoRAは主に白人カウカサス系の「twink」に焦点を当ててトレーニングされました。人種や年齢の表現は主にFluxモデルに依存するため、その場合生成物がぼやける傾向があります。
  • このLoRAでは、陰茎の長さまたはサイズ、および包皮の有無は一貫してタグ付けされていません。
  • トレーニングデータには女性の画像は含まれていません。女性を指定した場合の結果については明確な見通しはありませんが、おそらく生成物にどこかに陰茎が追加される可能性が高いです。今後、女性を含めることはありません。なぜなら、ソース画像を持っていないからです。
  • 正則化画像を使用しました。写実的スタイルを超えた多様なスタイルへの柔軟性については、まだ十分なテストを実施していません。

このLoRAの生成には、約1794枚の画像（繰り返しと反転を含む）が1024x1024解像度のみで使用されました。

@markuryおよびBulge Discordサーバーの皆様 https://thebulge.xyz へのご支援、アドバイス、βテストに心より感謝いたします。

このモデルで生成された画像

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