Willy's Z-Image Anthro Lora

このアントロポモルフィックなLoRAは、WillyのNoob Realism V-Pred v2を使用して生成された1,150枚の手動で選別されたアントロフューリーキャラクターの画像データセットに基づいてZImageTurbo用に訓練されました。これらの画像には、JoyCaptionを用いて自然言語によるキャプションが付けられています。

すべての種族が平等に扱われているわけではなく、いくつかの問題があります。今後、私の個人用コンピュータを3日間専用に使えるようになったときに、このLoRAを再訓練する予定です。

適切にプロンプトを記述すれば、他のスタイルとも互換性があります。

このLoRAを使用する際の推奨ウェイトは0.5–1.0で、より長く詳細なプロンプトで最も効果的です。

このLoRAの「実験版v0.1」は十分にテストされておらず、特定の自然言語プロンプトで問題が発生し、一部の種族や自然言語プロンプトの組み合わせでは予期しない副作用が生じる可能性があります。他のLoRAとの組み合わせでのテストは行っていません。

実験版v0.1：

実験版v0.1はこのLoRAの最初の訓練版です。データセットの生成に約3日、約10,000枚の画像から1,150枚に選別・精査するのに3日、さらにJoyCaptionを用いてすべての画像にタグ付けするのに追加で2日かかりました。単一の4090（私が現在利用可能な唯一のハードウェア）でこのLoRAを訓練するには3日以上かかりました。

このLoRAの訓練が完了した後になって、JoyCaptionがいくつかの動物種族を誤ってタグ付けしていたことが判明しました。その結果、最終製品に一部の知識が失われてしまいましたが、誤タグ付けされた種族自体の生成には問題は生じていないようです。

誤タグ付けされた種族は、セルガル、コボルド、いくつかの鳥類、および一部の齧歯類でした。（ただし、私はJoyCaptionに、このデータセットの該当部分で「anthro /種族名/」という形式で正しい種族名を指定してタグ付けするよう指示していました。）