FLUX DEV - XL - HYPER- MALE / CUM / PENIS - CRUZFLESH'S

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Flux Dev Hyper Penis V2Flux Dev Hyper Penis - V1V7 XL - ChainedV2V6 XL - ChainedHyperPenisFinalV2XLV4 XL - Final VersionV3 XL - Biggest PenisV2 XL - Heavy WeightsV1 XL - HyperMale

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モデル説明

Flux V2.

もうV2？って聞く？でも、Flux開発者がまた新しいバージョンを出すのは、もはや長い間ないだろうし、もしかしたら二度と出ないかもしれない。

必要に応じてより現実的なスタイル / より良い結果

LoRa強度 0.7 -1。

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Flux V1

LoRa強度 0.7 - 1

Flux Devは自然な言語で最も良く動作しますが、タグを使ってより明確な詳細を指定できます

V7- Chained2

  1. WD14スタイルのキャプションで学習。以前のすべてのモデルと同様、男性の正面単体画像に限定されているが、その制限内でキャプションを徹底的に生成。私が独自に訓練したキャプションはタグに記載。

  2. CFGは可変だが、まずは高い値から試す。LoRa強度は1からスタートし、0.65まで徐々に下げてみる。

  3. スタイルタグとして「Hyper penis」を使用。次に「a naked man」、その後ペニスのタイプを指定。「erect penis」または「hanging penis」。

  4. ときどきペニス単体の画像を作りたがる。これを修正するには「full body」タグを使うか、欠けている四肢を明示する。

  5. 多分最もスタイルに柔軟性がある。

V6 - Chained

  • LoRa強度1、CFG5から開始。

  • Final V2とほぼ同じだが、ややソフトに学習。その結果、より柔軟性があり、プロンプト理解力が向上し、顔や全体的な画像が明確で、スタイルの柔軟性が高く、ダイナミックな画像、四肢の理解が改善され、ときにはより良いペニスが生成される。

  • 直近の前任モデルより一貫性や詳細度はやや劣るが、他の前任モデルよりは一貫性が高い。背景は「FinalV2」よりやや改善。

  • このモデルおよび他のすべてのモデルが「チェーンされた」性質を持つ理由は、オンラインLoRa学習環境と私のGPUの制限による。私が使用するトレーニングサンプルの量が非常に多いため。おそらく4090しかその制限を突破できないだろう。

FinalV2

  • プロンプトのスタイルタグとして「Hyper penis」を使用。「a naked man」も有効で、むしろより良いかもしれない。その後ペニスタイプを指定。「erect penis」、「hanging penis」、「foreskin」、そしてスタイルタグ「bara style」、「hyper body style」、「anime style」、「skinny」。

  • 「hyper body style」、「bara style」、「anime style」、「skinny」、「foreskin」、「realistic style」、「hairy」は新たに導入したタグ。特に「foreskin」と「realistic style」は効果があるが、やや不安定。

  • LoRa強度は1からスタートし、0.7まで下げて試す。

  • オリジナルのFinalバージョンより一貫性が高いが、やや過学習の傾向がある。

  • ...背景はプロンプトするのが難しい...

  • ほぼ一貫性がある。

V4

  • トリガー語は「Male」

  • やや過小学習

  • LoRa強度1

V3

  • 前任モデルと比較してウェイトがよりバランスが取れている

  • アニメ/現実主義スタイルのバランスが取れている

  • 「full body」プロンプトを初めて採用

  • ほぼ一貫性あり

  • CFG 1 - 0.7

V2

  • 重めのウェイト（過学習だが依然として良好）

  • 中程度のペニス

  • アニメスタイル

  • 普通程度の体格

  • 一貫性あり

  • このモデルには一般的に低めのCFGを使用

  • LoRa強度 1〜0.7だが、低い方が良いと思う

  • 「a naked man」 はおそらく最も重要なタグ。デフォルトで使用するか、結果が満足できない場合に追加。

  • 依然としておかしな結果が出る場合は「uncensored」を試す

  • 「hanging penis」を使用する場合、「handsome face」などの顔を示すタグを追加。そうでないと結果がかなり不安定になる

  • 「foreskin」で学習されたが、これを作る能力は非常に低いため。それでも試してみること。

  • 大きな変化を求める場合、ベースのSDXLモデルを使用するときは「anime style」または「realistic, realism」を試す :)

V1

  • やや軽めのウェイト（過小学習だが、よりリアルな画像を生成可能）

  • 中程度のペニス

  • 現実主義スタイル

  • ハイパーマルな体格に重点

  • 一貫性に欠ける

  • LoRa強度1、CFG10

私の推奨リソースをチェックしてください（これらのモデルは素晴らしいです）

これらのモデルでは、自然な言語よりもタグを使うことを推奨。ただしV7とV2は例外。

一部の画像は顔を修復するためにインペイント済み

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このモデルで生成された画像

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