Calixyne (Illustrious/QWEN/WAN2.2)

Calixyneをご紹介します。

私の最初のキャラクターLoRAです。

彼女は100% AI生成で、QWENを起点としてさまざまなポーズを生成し、データセットを作成しました。ローカルでDiffusion Pipeを使用して学習しました。

QWEN用にv2を追加し、データセットにさらに画像を追加して再学習しました。過学習せずに、より安定したアイデンティティの保持が実現されました。

シングルパスの場合は、LoRAの強度を1にすると良好な結果が得られます。潜在空間アップスケールまたはセカンドパスを行う場合は、最初のパスで0.75、二回目のパスで0.25をお勧めします。

QWENを追加しました。— すべての例画像は、QWEN画像ベースモデルと、Hyphoria QWENチェックポイントの両方で生成し、基礎となるチェックポイントによる変化を示しています。

結果には比較的満足していますが、重みは0.6–0.7程度を使用することをお勧めします。

WAN2.2を追加しました。— アイデンティティの大部分はLOW LoRAに含まれています。両方を使用できますが、LOWは絶対に必要です！

Illustrious/SDXLを追加しました。— 異なるチェックポイントを使用して数枚のポートレートを作成し、異なるモデル間でのアイデンティティの保持を示しました。