v2.0

THE iDOLM@STER Cinderella Girls의 비사카와 쌍둥이를 기반으로 한 LoRA이며, 967개의 팬아트를 바탕으로 제작되었습니다. v1.1과 비교해 스타일에 더 중립적입니다.

두 가지 버전이 제공됩니다: 랭크 1과 랭크 4.

예상되듯이, 랭크 1은 한 개 이상의 캐릭터 정보를 담을 수 있음을 보여줍니다.

학습 데이터셋에 두 인물이 표현된 이미지가 풍부함에도 불구하고, 모델은 여전히 이미지 속 쌍둥이의 특징을 명확히 분리하지 못하고 있습니다. 모델 랭크를 높이는 것이 도움이 될 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있습니다. 이 문제는 향후 조사될 예정입니다.

사용법

캐릭터 태그는 Hisakawa Nagi 및 Hisakawa Hayate입니다.

같은 이미지에 두 캐릭터를 생성하려면 Hisakawa Nagi / Hisakawa Hayate 또는 Hisakawa Hayate / Hisakawa Nagi를 사용하세요.

상위 관련 태그:

Hiwakawa Nagi,
1girl, solo, twintails, long hair, grey hair, braid, low twintails, brown eyes, looking at viewer, ribbon, hair ribbon, braided bangs, blush, shirt, simple background, long sleeves, white background, black ribbon, very long hair, bow, white shirt, jacket, parted lips, skirt, collared shirt, closed mouth, thighhighs, hair over shoulder, :o, upper body, puffy sleeves, shorts, open mouth, breasts, red bow, black jacket, collarbone, short sleeves, holding, small breasts

Hisakawa Hayate,
1girl, solo, long hair, grey hair, braid, looking at viewer, blush, smile, jewelry, breasts, braided bangs, earrings, blue eyes, very long hair, white background, shirt, open mouth, simple background, skirt, collarbone, medium breasts, white shirt, long sleeves, cleavage, pleated skirt, jacket, collared shirt, :d, bow, bare shoulders, navel, swimsuit, closed mouth, hair between eyes, holding, upper body, puffy sleeves, dress, bikini, short sleeves

Hisakawa Nagi / Hisakawa Hayate,
2girls, multiple girls, siblings, twins, braid, long hair, sisters, grey hair, twintails, brown eyes, smile, braided bangs, open mouth, blue eyes, low twintails, ribbon, blush, looking at viewer, hair ribbon, jewelry, earrings, shirt, dress, skirt, long sleeves, black ribbon, very long hair, white shirt, bow, parted lips, breasts, :d, simple background, one eye closed, v, collarbone, white background, :o, puffy sleeves, collared shirt

특정 의상의 경우, 미리보기 이미지 또는 데이터셋을 참조하세요.

학습 정보

데이터셋: Danbooru의 967개 팬아트

• 338개의 비사카와 나기 솔로 이미지
• 341개의 비사카와 하야테 솔로 이미지
• 238개의 쌍둥이 둘 다 포함된 이미지

균형 조정 및 태그 정리 없음.

두 캐릭터가 모두 등장하는 이미지의 경우, 캐릭터 태그 순서를 동적으로 변경하였습니다.

학습 비용: 랭크 1과 랭크 4 각각 약 2 T4시간

학습 설정:

[model_arguments]
v2 = false
v_parameterization = false
pretrained_model_name_or_path = "animefull-final-pruned.ckpt"

[additional_network_arguments]
no_metadata = false
unet_lr = 0.0001
text_encoder_lr = 0.0001
network_module = "networks.lora"
network_alpha = 1
network_train_unet_only = false
network_train_text_encoder_only = false

[optimizer_arguments]
min_snr_gamma = 5
optimizer_type = "AdamW8bit"
learning_rate = 0.0001
max_grad_norm = 1.0
lr_scheduler = "constant"
lr_warmup_steps = 0

[dataset_arguments]
debug_dataset = false
dataset_repeats = 1
shuffle_caption = true
keep_tokens = 1
resolution = "512,512"
caption_dropout_rate = 0
caption_tag_dropout_rate = 0
caption_dropout_every_n_epochs = 0
color_aug = false
token_warmup_min = 1
token_warmup_step = 0

[training_arguments]
save_precision = "fp16"
save_every_n_epochs = 1
train_batch_size = 4
max_token_length = 225
mem_eff_attn = false
xformers = true
max_train_epochs = 9999
max_data_loader_n_workers = 8
persistent_data_loader_workers = true
gradient_checkpointing = false
gradient_accumulation_steps = 1
mixed_precision = "fp16"
clip_skip = 2
lowram = true