Qwen Sex, Nudes, Other Fun Stuff (SNOFS)

バージョン1.2:

さらに学習を進め、データセットをさらに拡張しました。一部の概念はまだ追加の学習を必要としていますが、以下はうまく機能する用語の一部です：

• 肛門

• ブロウジョブ

• ディープスロート

• ブラなし

• カウガールポーズ

• 精液

• カンニンギルサス

• ディルド

• ドギースタイルポーズ

• フィンガリング

• パンツの中へ手を入れる

• ハンドジェック

• 暗に示されるブロウジョブ

• IPカメラ

• 自慰（女性の場合は、陰茎をネガティブプロンプトに入れるか、何をこすっているかを明確に指定するとよいでしょう）

• マッサージ

• ミッションナリーポーズ

• 裸、ヌードなど

• 陰茎

• うつ伏せポーズ

• リバースカウガールポーズ

• セックス

• シアー

• Snapchat（およびキャプション／テキストなど）

• セルフィー（およびミラーセルフィー）

• スプーンポーズ

• ストラップオンディルド

• 触手

• 精巣をなめる

• 脱衣

• 陰部

このリストは完全なものではありません。自然言語で学習されたため（あなたもそうプロンプトすべきです！）、多くの概念が含まれています。

また、多くの人がこれを他のNSFW汎用LoRAと混ぜ合わせているのを見かけます。まずは単体で試すことをお勧めします。

注：ライトニングLoRAをこのモデルと組み合わせることは可能ですが、最良の結果にはつながりません。プロンプトのテストには優れていますが、解剖学的構造を乱し、テクスチャーを滑らかにし、同じプロンプトでの多様性を低下させる傾向があります。

バージョン1:

先週末、私は外出していました。そこで、性行為、ヌード、その他手選りの画像（水印を手動で削除済み）について約5,000件の手動修正キャプションでQwen用のLoKRを生成するよう、私の5090を動かし続けました。これほど早く素晴らしい結果が出るとは思っていなかったので、さらに数晩の学習を追加しました。今後さらに学習を続ける予定ですが、すでに遊ぶには十分なレベルに達しています。

基本的な性交ポーズ、ブロウジョブ、精液、セルフィー、ディルド、キャプション付きSnapchatセルフィーなどに対応しています。女性の性器はまだ安定しておらず、男性の性器はそれほど悪くありません。LoKRであり、膨大な画像で学習されているため、非常に柔軟で、他のLoRAと完璧に組み合わせて使用できます。

時々、プロンプトで指定したポーズと異なるポーズを生成することがありますが、キャプションにエラーはなく、その理由は不明です。さらに学習を重ねれば改善するかもしれません。

私はMusubi Tunerを使用しましたが、LoKRの学習には非常に時間がかかりました。GitHubのイシューに記載されていた別のLyCORISライブラリを使用しなければなりませんでした（記憶が正しければ）。しかし、現在では公式版がQwenをサポートしている可能性もあります。以下が私の学習設定です。ただし、学習を進めるにつれて学習率を徐々に下げ、初期にはシグモイドタイムステップサンプリングを使用しました。640x640と1328x1328のバケットで学習していました：

accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 --mixed_precision bf16 src\musubi_tuner\qwen_image_train_network.py \

--dit Q:\AI\Models\DiffusionModels\qwen_image_bf16.safetensors \

--vae Q:\AI\Models\VAE\qwen_vae_for_training.safetensors \

--text_encoder Q:\AI\Models\CLIP\qwen_2.5_vl_7b.safetensors \

--dataset_config S:\AI\Musubi\datasetWoman.toml \

--sdpa --mixed_precision bf16 \

--gradient_accumulation_steps 4 \

--timestep_sampling qinglong_qwen \

--optimizer_type adamw8bit \

--learning_rate 3e-4 --lr_scheduler linear --lr_scheduler_min_lr_ratio=1e-5 --lr_warmup_steps 150 \

--blocks_to_swap 25 \

--gradient_checkpointing --gradient_checkpointing_cpu_offload --max_data_loader_n_workers 2 --persistent_data_loader_workers \

--network_module lycoris.kohya \

--network_args "algo=lokr" "factor=10" "bypass_mode=False" "use_fnmatch=True" "target_module=Linear" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.attn.to_q" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.attn.to_k" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.attn.to_v" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.attn.to_out.0" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.attn.add_q_proj" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.attn.add_k_proj" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.attn.add_v_proj" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.attn.to_add_out" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.img_mlp.net.0.proj" \

"target_name=unet.transformer_blocks.*.img_mlp.net.2" \

--network_dim 1000000000 \

--save_every_n_steps 250 --max_train_epochs 10 --logging_dir=logs \

--output_dir Q:/AI/Models/Trained/Loras/Musubi/QwenWoman --output_name WomanGirls