Spider Gwen / Gwen Stacy

このモデルは、スパイダーグウェン／グウェン・ステイシーの鮮やかなイラスト／3D風画像の生成を支援することを目的としています。

私は通常、LoRAのターゲット段階としてChromaを使用し、その後、最終的なターゲット（この場合はZ-Image）用のデータセットを生成します。ただし、時にはこのプロセスのターゲットとしてIllustriousを用いることもあります。特に、データセットをその1つの段階から完全に抽出する場合です。この特定のケースでは、Illustriousのリファイン版を選択しました。

リファインについてもう少し詳しく説明しましょう。これについては語るべき点がたくさんあるため、独立したセクションを設ける必要がありました。ただし、退屈な詳細には入りません。

このリファインは名前が特徴のないもので、もはや存在しないソースからダウンロードしました。しかし、その名前がいかに平凡であっても、私は1年以上にわたりこれを愛用し続けています。その理由は、古典的なコミックスタイルの生成に忠実であり、クリーンなラインを生み出し、ILL-0.1のプロンプト作成能力にほとんど干渉せず、3D、コミック、エアブラシ、素人画、クリーンなスケッチなど、さまざまなスタイルに対応できる柔軟性を備えているからです。

誰が作ったのかはわかりませんが、この宝石のようなモデルの作者に謝意を表したいです。もし見つけられたら、ぜひクレジットを贈りたいと思っています。

Danburooやe621のトリガーティームを、興味深いキャラクターや衣装、アクションのテストに使用する際、私はまずこのリファインを用いて、それがIllustriousに含まれていることを確認します。それから頭を掻きながら他の方法を探します。

ライセンスに関する私のメモは、SDXLおよびIllustrious 0.1に準拠しており、追加の制限はありません（このモデルは、奇妙なライセンス変更の試みが行われるずっと前にダウンロードしたものでした）。ライセンスの出所を詳述したのは、このリファインモデルをアップロードして、他の人々とこの喜びを共有する可能性があるからです。私はこのモデルにセキュリティ対策を施して、誰かがそれを自分のものだと主張して子供っぽい娯楽（おそらく私が削除するように仕向けるため）に使うのを防ぎます。これはLoRAとして容易に抽出可能で、元の出所を確認できます。お楽しみください！

Illustrious LoRAを生成するためにテーマに沿った画像セットを選択したことで、結果を目標に導くことができました。その後、Z-Imageのターゲット用にIllustriousを用いて画像を生成し、そのうち218枚を使用しました。シードを用いて自然なランダムなポーズセットを生成し、その後意図的なポーズ、表情、向き、マスクあり／なし、衣装の多様性を加えることで、創造性を広げるのに十分な基盤を構築できました。

画像は焦点を明確にするためにトリミングされ、残ったアーティファクトはすべて除去しました。私は3つのセットをそれぞれ20エポックで学習し、各セットで6,000ステップ以上を達成しました。ランクとアルファをさまざまな値で試した結果、詳細度が最も優れていた32/1を採用しました。その後、柔軟性を確認するために数千枚の画像を生成し、再び検討を重ねて残りの画像を追加しました。174枚から218枚へと増やし、最終的に33エポック、7,194ステップで収束しました。なお、トレーナー（OneTrainer）はゼロインデックスを使用しているため、結果として表示される7,193は実際には7,194ステップを意味します。

情報が多すぎますか？なぜ読み続けてるんですか？:P~

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グウェン・ステイシーは、1965年12月に発行されたマーベル・コミックス『アメイジング・スパイダーマン』#31で初めて登場しました。これは興味深いことです。なぜなら、私はずっとスパイダーマンのファンでしたが、スパイダーバース映画が公開されるまでグウェンの存在を知らなかったからです。その映画について次に言及します。

このLoRAが描こうとするキャラクターは、「スパイダーマン：スパイダーバースを超えて」のリリース前に、この架空のキャラクターの美的スタイルを再現することを目的としています。ただし、より現代的で3D風の輝きを加えたバージョンです。

目を引く画像を生成するには、多くの詳細を追加し、あなたにとって当然に見えるものまで、色、質感、触感などを丁寧に記述してください。

私は通常、画像の本質を再現するために学習に使用したキャプションを活用しますが、今回は画像を手動でプロンプト化したため、代わりにネットからスパイダーグウェン（ステイシー）がさまざまなアクションやシーンで描かれた多数の画像を収集し、それらを「ジョイキャプション」して詳細な説明文を生成しました。その後、必要に応じてこれらのキャプションを調整し、サンプル用のプロンプトを作成しました。