Wan2.2 - Anal (Side View) T2V/I2V

特徴

• 横から見た肛門への挿入

• 深く、迅速な挿入に学習済み

• T2V および I2V Wan2.2 モデルと互換性あり

ヒント

• ストレングスは 0.5 から 1 が適切です。顔が変化したりアーティファクトが発生する場合は、Low Noise モデルでは 0.5 から 0.65 に下げてください。

• T2V Low Noise モデルでは、ストレングスを 1 よりも低く設定する必要があります。ストレングスが 1 の場合、モデルは過剰にクリアになります。

• Wan2.2 モデルのステップを正しく分割する方法を確認・理解することを強く推奨します：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1mkv9c6/wan22_schedulers_steps_shift_and_noise/?tl=fr

• 高ノイズ／低ノイズステップを正しく分割するワークフロー：https://github.com/stduhpf/ComfyUI-WanMoeKSampler

• 推奨プロンプト。これらのプロンプトは、学習時に画像／動画のテキストキャプションとして使用されました：'a man is penetrating a woman's anus with his penis', 'a large penis is penetrating her anus', 'man's penis is deeply penetrating a woman's anus', 'a man is inserting his penis into a woman's anus'

私の Wan2.2 カバー動画

• ワークフロー：T2I SDXL/Flux/Pony → Image Upscaler → Wan2.2 I2V → Upscaler → Add FPS

• /model/1916073（text2img & img2vid）。クレジット：DonutsDelivery & Daxamur

• https://civitai.com/articles/14582/comfyui-workflow-sdxl-facedetailer-upscaler-and-batch-selection（text2img）

学習

間違いなく最も挑戦的な学習データセットの一つでした。ベースモデルと常に闘いながら学習を進めなければなりませんでした。それは、目隠しで裸足、火に包まれた状態で、アメリカの広大な野原を走り回る第3世代の脱走した飼い猫たちを束ねるようなものでした。

Wan2.2 T2V ベースモデルで学習。musubi-tuner を使用して手作業で厳選・育成した高品質な画像90枚と動画40本を使用。このLoRAはI2VおよびT2Vの両方で動作します。多くは「通常」の肛門挿入を含み、残りは「深く」の肛門挿入です。複数の陰茎は学習していません。

制限

• 画面内に陰茎がすでに存在していない場合、苦戦します

• 陰茎がすでに肛門内に存在していない場合、苦戦します。例：「man inserts penis into womans anus」のような文は時々機能します

• 男性が陰茎を抜き出す場面では苦戦します。軸は表示されても先端が表示されません