Double Penetration from behind [ZIT]

実験的

良いプロンプトが必要ですが、依然として非常に柔軟なようです

データセット: 112枚の画像、Qwen3-VL-8B-Instruct-abliterated + Trigger Word "double penetration" でキャプション付き

トレーニングツール: Ostris AI-Toolkit

トレーニングモデル: Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

設定:

• 量子化: なし

• データ型: BF16

• バッチサイズ: 1

• 勾配蓄積: 1

• ステップ数: 24000

• 最適化手法: AdamW8Bit

• タイムステップタイプ: 重み付き

• タイムステップバイアス: バランス

• 損失関数: 平均二乗誤差

• 線形ランク: 32

• 学習率: 0.0001

• 重み減衰: 0.0001

• 解像度: 512