Tutu’s HiSilk (medium fishnet stockings)/图图的嗨丝（中网渔网袜）
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モデル説明
交流Q群：950351015、遊びに来てください、情報交換しましょう。
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以前にフィッシュネットストッキングを作ったことはありますが、あまり成功しませんでした。
最近、制作方法を更新したため、差異抽出法3.0+を用いて実写から再作成しました。
まだ満足できるとは言えませんが、これはSD1.5が達成できる最良の効果だと考えています。
このモデルでは、重みを0.6程度に設定すれば一般的に良い結果が得られます。あまり大きくする必要はありません。
使いやすさを考慮し、今後私が作成するすべてのLORAのトリガー語は「tutututu」（4つのtu）とします。
このLORAについては、高精度な再現を確保するため、プロンプトに以下の文を記入することをお勧めします：
tutututu, fishnet_pantyhose,
さまざまな大規模モデルと非常に相性が良く、特に2次元スタイルに優れています。
使用方法：
LORAを正しく使用してください。
CLIP終了層の数は2に設定することをお勧めします。
重みは必要に応じて0.4～0.9の範囲で調整できます。0.6から始めるのが推奨されます。
トリガー語：tutututu, fishnet_pantyhose
ネガティブプロンプトを多すぎるとLORAの効果に影響するため、控えめにしましょう。
プロンプト誘導係数（CFGScale）は7から試してみてください。
使用中に問題が発生した場合は、お気軽にお知らせください。
あなたの作品を楽しみにしています！
あなたの作品を楽しみにしています！
あなたの作品を楽しみにしています！
楽しい時間を過ごしてください。
長年にわたりご信頼・ご支援いただき、誠にありがとうございます。
声明：
このモデルを使用して作成したすべての創作作品については、利用者が全責任を負ってください。
このモデルを用いて、違法または有害な出力・コンテンツを意図的に作成・共有しないでください。悪意のある行為、危害、中傷、詐欺、または政治的目的での使用を避けてください。
このモデルを商業目的で使用する場合は、ご一報ください。ありがとうございます。
よくある質問：
- 差異抽出法とは何ですか？
名前の通り、簡単に言えば、差異を抽出してLORAを作成する方法です。一般的なLORAは画像を直接学習しますが、その場合、ベースモデルや他の環境要因の影響を受けて、出力時に予期しない影響が画像に現れてしまうことがあります。一方、差異抽出法で作成したLORAはこうした汚染を除去するため、LORAの重みを高く設定しても画像への影響が非常に小さく、モデルの品質が向上します。差異抽出法は作成が複雑で、手順が多く必要です。
- なぜこのLORAを作ったのですか？
似たようなLORAはたくさんありますが、現状では、多くのLORAが現実的ではなく、現在流行している衣装を十分に再現できていないこと、また、リアリティに欠ける点が課題でした。
さらに、品質もまちまちで、多くのLORAが人物や画像そのものに大きな影響を与え、使い勝手が悪いです。そこで、衣装系LORAのシリーズを制作することを計画しました。
- なぜ私のような画像が出せないのですか？
それぞれのコンピュータ環境や運用環境、使用するLORAやプラグインのバージョン、プラグインの設定などが異なるため、同じ画像を追求せず、自分だけの完璧な作品を創作してください！
- どうやって連絡できますか？
LORAのカスタマイズをご希望の場合、または他の協力の意向がある場合は、こちらに直接メッセージを残すか、Q331506796までご連絡ください（目的を明記してください）。
- 差異抽出法に対してどのような最適化を行いましたか？単なる口頭での説明ですか？
答：関連コードに対して多くの最適化を実施しました。主な内容は以下の通りです：
自動化モデル探索：複数のモデルから自動的に複数の融合モデルを生成します。これはパラメータチューニングやモデル選択の自動化プロセスに類似していますが、モデル融合に特化しています。
ユークリッド距離に基づく差異分析：2つのLoRA（Low-Rank Adaptation）モデルの重み差異を比較するために使用します。
差異分析では、ユークリッド距離を用いて2つのモデルの重みの差異を数値化します。具体的には：
- 重みの表現：各LoRAモデルの重みは、高次元空間内の1つの点と見なせます。重みの各要素は空間内の1つの次元に対応します。
- 差異の計算：2つのモデルの対応する重み間のユークリッド距離を計算することで、高次元空間における2つの重みの相対的な位置差異を表す数値を得られます。
- 差異の解釈：ユークリッド距離が大きいほど、2つのモデルはその重みにおいてより異なることを意味し、距離が小さいほど類似していることを意味します。
この差異分析は、モデル融合の意思決定を支援するために使用されます。例えば、2つのモデルが特定の重みで大きく異なる場合、その重みを特別に処理することで、融合後のモデルが元の2つのモデルの特性を効果的に組み合わせられるようにします。
これらの最適化は、すべて私の独自素材に基づいて行われたものです。私の素材には特異な性質があるため、従来の差異抽出とは異なり、いくつかのトレードオフが存在します。
制御変数法を用いて各パラメータを調整し、最適な結果を得ました。たとえば、512、768、1024の解像度を試した結果、768が最も効果的であることが判明しました。
C站の他のすべての同種モデルと比較しました。
本モデルは、C站の他のすべての同種作品と比較済みです。まだ完全に満足できるとは言えませんが、汎用性、汚染の低減、再現度、出力効果の観点から見ると、類似モデルの中で最も高品質です。
図図の嗨丝（中網漁網袜）