KumaBear-Roukin8-characters-LoCon/FullCkpt くまベアー/ろうきん8

中間チェックポイントはHugging Faceに公開されています https://huggingface.co/alea31415/kumabear-roukin-characters

LoConはチェックポイントから抽出されています。

最初の4枚の画像はフルチェックポイントで生成され、残りはそれぞれのモデルで生成されています（もちろんロコンをルーキンキャラに使うことも可能です。ただ、Promptを書くのが面倒なので省略しています）。

なぜ2つのアニメを同時に学習させたのか？

この2つのアニメ（実際はライトノベル）には非常に多くの類似点があると感じており、クロスオーバー作品を作りたかったからです。

また、単一アニメだけで学習する理由もありません。次に 新米錬金術師の店舗経営 を追加する予定です。

トリガーワード

KumaBear

Roukin8

すべての特徴を正確に再現するには、衣装や装飾品用の追加トリガーワードが必要になるかもしれません。以下にいくつかの提案です：

Yunaのベアコスチュームを再現するには、「kigurumi」「bear hood」「animal hood」「animal costume」「hand puppet」などを追加してください。
Fina／Shuri／Noireには「Red bow」を追加。
Shiaには「twin drill」を追加。
Floraには「double bun」を追加。
Telminaには「scrunchie」を追加。

Kumakyuu と Kumayuru はタグ付けされていませんが、「bears」「stuffed animal」などのプロンプトを使うことで、似たような画像を得られる可能性があります。

面白いことに、学習初期段階ではYunaの被り物を外すのが非常に困難でしたが、長期の学習を経てそれが可能になりました（実際に現在はYunaはデフォルトで被り物なしですが、彼女の画像のほとんどは被り物をつけている！）。

2つのアニメには多くのキャラクターが欠けています。シーズン終了時にKumaBearのモデルを以下のようなキャラクターで更新する予定です：

Kumakyuu、Kumayuru、Lurina、Farrat（王）、Kitia（王妃）、Karin、Sanya、Helen、Ans、Mylene、Cattleya

KumaBear 5113

Roukin8 2948（スクリーンショットのみ）

正則化データ 約30K

まず9739ステップ学習、再開後さらに20494ステップ学習
clip skip 1、解像度512、バッチサイズ8、[JosephusCheung/ACertainty]（https://huggingface.co/JosephusCheung/ACertainty/tree/main）をベースに
2.5e-6のcosineスケジューラ、Adam8bit、条件付きドロップアウト0.08

サポートやクレジットは不要ですが、私が学習させたモデルを使い、役立っていると知ることができたら嬉しいです。

また、より多くのフランチャイズモデルの作成を推奨したいと思います。

興味があれば、私のワークフローを以下からご覧ください https://github.com/cyber-meow/anime_screenshot_pipeline

ただ一つ伝えたいのは、LoRAに1つの概念しかエンコードする必要がないわけではないということです。