Slop Twerk WAN 2.2 I2V

반쪽짜리 슬롭 LoRA를 또 훈련시켰습니다. PGC가 수정한 Kvento의 Musubi Tuner GUI를 사용해, 제가 이전에 생성한 11개의 AI 영상에 대해 대충 훈련했습니다. 이 영상들은 다양한 WAN 2.1 twerk LoRA를 사용했으며, WAN 2.2 I2V 훈련을 위한 사소한 수정을 적용했습니다. 이 수정은 --i2v 플래그를 훈련 전체에 적용하는 대신 잠재 캐시 생성에만 적용하도록 변경한 것이었습니다. 20에폭 동안 훈련했지만, 업로드된 에폭은 에폭 7과 에폭 3을 50-50으로 합친 것입니다.

영상들은 평소처럼 게으르게 수동으로 태그했습니다. 예:
눈을 돌린 채 검은 머리의 여성이 짧은 흰 치마를 입고 속옷 없이 엉덩이를 흔들며 엉덩이를 떨고 흔들고 물결치게 만든다.
또는
빨간 머리의 여성이 모자를 쓰고 청바지 반바지를 입고 허벅지를 흔들며 엉덩이가 부딪히게 된다.
이 데이터셋에는 관련된 생식기 데이터가 전혀 없으므로, 초기 이미지에서 생식기 부위가 보이지 않는 경우 생식기 LoRA를 사용하세요.

"twerking"이나 "엉덩이 흔들기"와 관련된 프롬프트를 입력하면 대체로 작동할 것입니다. 데이터셋은 대부분 뒷모습과 옆모습으로 구성되어 있지만, 유방의 흔들림도 어느 정도 포함되어 있습니다. 초기 이미지가 앞모습이라면, 대상이 뒤를 돌아보려 할 수도 있지만, 저의 테스트는 거의 없었고, 즉 단 한 번 정도만 테스트했습니다. 그 예시는 수영복을 입은 Lancer Artoria의 이미지로, 거의 뒤를 돌아보는 장면입니다. 테스트 이미지 프롬프트는 대부분 간단히 캐릭터의 설명 다음에 다음 문장을 붙인 것이었습니다:

twerks causing her ass to jiggle and shake

별로 테스트하지 않았지만, Slop Bounce와 결합하면 엄청난 비정상적인 슬롭 동작이 나올 가능성이 높습니다.

훈련 데이터에는 PGC GUI용으로 수정된 musubi_tuner_gui.py 파일과, i2v에 대한 잠재 캐시를 제대로 생성하기 위한 수정된 플래그가 포함되어 있으며, 데이터셋 설정과 훈련 설정을 담은 .json 및 .toml 파일도 포함되어 있습니다. 또한 모델 페이지에 처음 업로드된 영상용 워크플로우 이미지도 포함되어 있지만, 이제는 ComfyUI 워크플로우도 함께 포함되어야 합니다.