Lykaia Reign (ANANTA)

このLoRAについて：

ごめんなさい、アップロードが遅れました。このLoRAは3週間前にアップロードするつもりでした。これが私の最初のLoRAプロジェクトです！5,000枚のUHDトレイラー画像のみを使ってスクラッチからトレーニングしました。限られたデータにもかかわらず、完全な一貫性を実現するために、ほぼすべてのカットを再描画・再塗装し、欠けたラインや色を復元しました。定義的な特徴、ポーズ、行動をすべてタグ付けすることが安定性に不可欠であることを学びました。Lykaiaはトレイラーのほとんどで運転しているため、彼女のジェスチャーはデフォルトではなく学習された行動として扱う必要がありました。そうでないと、彼女の腕は常に見えないステアリングホイールを握っているように上がり、毎回生成される画像で見えない車を運転しているかのように座った姿勢になってしまいます。実際にそうなったので、わかります。lol

初心者運が味方してくれたようで、彼女の基本的な外見はほぼ完璧でした。しかし、服の修正中に誤ってオリジナルのLoRAを上書きしてしまい、最初からやり直す羽目になりました。そこから、私が信じるに、LoRAトレーニングの仕組みを十分に理解していない人々からの矛盾したアドバイスやガイドに翻弄されました。（ただし、理解している方々には失礼がないようお願いします。）

髪飾りやヘアクリップが気になりますか？ネガティブプロンプトの最初に(hairclip:2.0, hair ornament:2.0)を追加してみてください。次回のトレーニングではこれを削除し、ユーザーが独自のアクセサリーで自由に彼女の外見をカスタマイズできるようにします。すでにNovaヘアクリップの近接ショットを2週間連続でトレーニングしましたが、効果は全くありませんでした。むしろ、頭部が大きくなり、遠近感が歪んで全体のバランスが悪化しました。本当の解決策は、一貫した角度で歪みのないヘアクリップを明確に写した多数の画像を集めることです。そのためには、キャラクターがより近くにいる必要があり、切り抜きやズームは避けなければなりません。5Kフレームを切り抜いたりズームしたりすると、ラインが太くぼやけてしまい、AIはそれを「良くない組み合わせ」と学習してしまいました。

「なぜDanbooruやDeviantArt、Pixivなどの画像を使わなかったのですか？」という質問に対して、自分で検索してみてください。彼女は初見で多くの人気を集めましたが、オンライン上にはファンアートが1枚も存在しません！驚きですよね、私も最初はそう思いました。誰も彼女を描きたくないのか、それとも更新されたデザインの明確なリファレンス画像がまだ存在しないため、誰も描きたくないのかのどちらかです。3Dモデルすら存在しません。

彼女のオリジナルの服を再現したい方へ、以下のプロンプトをお試しください：
peaked cap, multicolored hat, black hat, white hat, tilted headwear, zipper, zipper pull tab, blue necktie, collared cape, blue cape, black jacket, cropped jacket, high collar, purple dress, chain belt, black bikini, bikini under clothes, open dress, dark [purple::0.4] dress, single elbow pad, black bracelet, black gloves, asymmetrical gloves, half gloves,

とにかく！私はできる限りこのLoRAを継続して改善していきますので、アップデートをお楽しみに！

---

推奨パラメータ：
サンプリング方法： DPM++ 3M SDE （モデルによるが、それ以外の場合はEuler A）
スケジュールタイプ： Exponential （モデルによるが、それ以外の場合はKarras）
ステップ数： 40 （モデルによるが、それ以外の場合は30）
アップスケーリング： なし （ネイティブ、モデルによる。1800pまたは2048pで実行）

HR Fixとアップスケーラーを避けるべき理由：
すべてのアップスケーラーはひどいです。細部をぼかし、潰してしまい、アップスケールするほどにグズグズになります。どうしてもアップスケールが必要な場合は、可能な限り最高のネイティブ解像度で生成した後で行ってください。これにより、画像生成にかかる時間を節約でき、気に入ったものだけをアップスケールできます。

DPM++ 3M SDEとEuler Aのみが、早期の歪みを発生させずに2048pまでの解像度をサポートします。ただし、Euler Aは確率的祖先サンプラーであるため、同じシードとプロンプトを使っても、生成される画像は本質的にランダムであり、完全に再現することはできません。

すべてのモデルが2048pに対応しているわけではありません。歪みや伸縮、変形が見られたら、Kohya DeepShrinkまたはKohya HRFixを試してください。それでも解決しない場合、そのモデルはその解像度に対応していないため、ネイティブ解像度を下げたり、別のモデルに切り替える必要があります。

これにより、このLoRAだけでなく、今後のすべての画像で最高の結果を得られるようお役に立てれば幸いです！