Tutu’s sexy uniform (matte leather with gold chain cover)/图图的情趣制服（哑光皮拼金链套）
詳細
ファイルをダウンロード
モデル説明
交流Q群：950351015、お気軽に遊びに来て、情報交換しましょう。
Telegram: https://t.me/+nbU3j7rLEYZkNzVl
最近、制作方法を更新し、差異抽出法3.0＋実写制作を採用しています。
使い勝手を向上させるため、今後私が作成するすべてのLORAのトリガー語は「tutututu」（四つのtu）とします。
このLORAについては、高精度な再現を実現するため、プロンプトに以下の単語を含めることをお勧めします：
tutututu,panties,chain,breasts,thigh strap,navel,cuffs,bdsm,bondage,collar,
あらゆる大規模モデルと互換性があります。
使用方法：
LORAを正しく使用してください。
CLIP終了層数は2に設定することをお勧めします。
重みはご要望に応じて0.5～1の範囲で調整可能です。初期値としては0.7をお勧めします。
トリガー語：tutututu,panties,chain,breasts,thigh strap,navel,cuffs,bdsm,bondage,collar,
ネガティブプロンプトを多用するとLORAの効果が低下するため、控えめに設定してください。
プロンプトガイド係数（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。
あなたの作品を心よりお待ちしています！
あなたの作品を心よりお待ちしています！
あなたの作品を心よりお待ちしています！
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あらゆるクリエイティブ作品については、すべての責任をご自身で負ってください。
このモデルを意図的に違法または有害な出力・コンテンツの作成・共有に使用しないでください。悪意ある行為、危害、中傷、詐欺、政治的目的での使用は避けてください。
このモデルを商業目的で使用される場合は、ご連絡ください。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を制作する方法です。一般的なLORAは画像を直接学習して訓練しますが、この方法ではベースモデルやその他の環境要因の影響を受けやすく、画像生成時に予期しない影響が生じる可能性があります。一方、差異抽出法で作成されたLORAはこうした汚染要因を除去するため、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、より多くの手順を要します。
- なぜこのLORAを作ろうとしたのですか？
似たようなLORAは多数存在しますが、その多くは現実性に欠けており、現在流行している衣装を十分に再現できていない点、またリアルさに乏しい点が課題でした。
さらに、品質にばらつきがあり、多くのLORAがキャラクター自体や画像全体に大きな影響を与え、使い勝手が悪い場合が多いです。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。
- なぜ私にはあなたのような写真が作れないのですか？
各ユーザーのコンピュータ環境や操作環境、使用するLORAやプラグインのバージョン、プラグイン設定などはすべて異なります。そのため、同じ画像を追求するのではなく、ご自身のオリジナルで最適な作品を創造してください！
- 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、または他の協力案件がある場合は、ここに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施しましたか？単なる口頭での説明ですか？
回答：関連コードに対して多くの最適化を実施しました：
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、モード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の1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両者の相対的な位置差異を示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大きく異なり、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。たとえば、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、融合モデルが元の2つのモデルの特性を効果的に統合できるようにします。
これらの最適化は、すべて私の独自素材に基づいて行いました。私の素材には特殊な性質があるため、従来の差異抽出とは異なり、いくつかのトレードオフを伴います。