Big Nose Beauties

実験的なLoRAで、私が作成した最初のLoRAです。このLoRAの目的は、鼻が長い美しい女性のデータで学習させることで、より現実的で多様な女性の顔を生成することでした。

さまざまな人種に対して驚くほど良好な結果を出しますが、LoRAの強度を人種ごとに調整する必要があります（画像を参照）。最も多様な結果は、低強度（0.5–0.7）で得られます。1を超える高い強度では、鼻の長い平均的な女性の顔が生成されます。

Z-Image

ZiTモデルv.0.5は実験的なものでした。512×512でのLoRA学習は1200ステップ後にすぐに過剰適合が発生しました。Flux-Dev LoRAよりも低い強度が必要です。0.5を超えると、プロンプトによって非常に良い結果または非常に悪い結果が得られます。

ZiTモデルv.1.0は現在1024×1024で学習されており、改善されています。最適な強度は現在約0.7で、より高い多様性と詳細度を実現しています。より高い強度を使用する場合、より詳細なプロンプトが必要であり、ぼやけやアーチファクトを避けるための追加のプロンプトも必要です（例を参照）。