CoolHotGoth (OC by CoolHotRod813)

このとてもセクシーなゴスロリ少女の画像が、@coolhotrod813によってNew Mecha Galleryに多数（たくさん）投稿されていて、彼女のLoRAが欲しくなってしまいました！🥰

そして、新しい設定を試してみたかったので、ここにあります！明けましておめでとうございます 🥳

このOCは@coolhotrod813が作成したものであり、気に入っていただけたら、モデルにチップを寄付するのではなく、オリジナルの作者に寄付してください 💜

トリガー（今回は少し長めで詳細に）：

C00lH0tG0th, 1girl, black hair, choker, large breasts, gothic girl, dark eyes, dark eyeshadow, black lipstick, mascara, eyeliner, eyelashes, high twintails, skull hair ornament

ショーケース画像を確認すると、彼女の基本的な衣装を説明するために使用した一時的な埋め込みpunkG0thが見られます：

black shirt, cleavage, black corset, pencil skirt, short skirt, black skirt, fishnet stockings, high heels

学習設定

今回は、通常とは異なり、小さな次元と、次元に対するα比を1/4に設定してテストしました。

{
  "engine": "kohya",
  "unetLR": 0.0002,
  "clipSkip": 2,
  "loraType": "lora",
  "keepTokens": 1,
  "networkDim": 16,
  "numRepeats": 2,
  "resolution": 1024,
  "lrScheduler": "cosine",
  "minSnrGamma": 0,
  "noiseOffset": 0.03,
  "targetSteps": 1420,
  "enableBucket": true,
  "networkAlpha": 4,
  "optimizerType": "Prodigy",
  "textEncoderLR": 0.00002,
  "maxTrainEpochs": 10,
  "shuffleCaption": true,
  "trainBatchSize": 1,
  "flipAugmentation": false,
  "lrSchedulerNumCycles": 1
}

タグ付けは_WD14 moat tagger v2_を使用し、いくつかの微調整（主に不要なタグの削除）を行いました。

学習はNeural Lens Coreに対して実施しました。

sd-mechaのテスト

sd-mechaのN-averageマージ機能を試してみたかったのです。複数のエポックから簡単に結果を得られる方法だと感じたからです。私の学習（現地で実施）から、エポック1、2、4、5、9、10を選び、次のように処理しました：

from glob import glob
import sd_mecha
sd_mecha.set_log_level()

models = glob("*.safetensors")
models = list(map(sd_mecha.model,models))

recipe = sd_mecha.n_average(*models)
sd_mecha.merge(recipe, output="C00lH0tG0th.safetensors")

これだけです。フォルダ内のすべてのエポックを読み込み、すべてを混ぜ合わせてこのLoRAを得ました 😁

PS：ショーケース画像の3/4がレビュー対象としてフラグされています 😣

PS2：わかりました。公開されていない埋め込みを使用していたからですね /o/ では、公開してしまいます 😋

PS3：リソースを手動で追加しましたが、対応する画像を削除して再アップロードする必要があるかもしれません 😭