LIPS

ThayolThayol
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アニメgirlsbase model
v3.3v1.1v1.0

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モデル説明

LIPS（Long Indecently Pierced and Sagging）は、2016年から私が収集してきた個人の画像コレクションを基にトレーニング（ファインチューニング）されたチェックポイント/モデルです。

私は自分のデータセットでモデルをトレーニングする必要がありました。なぜなら、古いバージョンで自分が求める要素を含む既存のモデルを混合・マージするしか方法がなかったからです。SDXLは新しいか、コミュニティによって十分にトレーニングされていない可能性があります。

面白い事実：誰も「LGTM、シャッピット！」とは言わなかった
（参照：Luminaverse XL）

ストーリー：このモデルをトレーニングする際のインスピレーションは、好みの概念を理解するためのAutismMix、良いベーススタイルを持つためのLuminaverse XL、全体的な構成を理解するためのAnimagine XL v3.1（ただし、細部が欠けているのが残念）です。私はこれらを含め、30以上もの異なるトレーニング済みモデルをマージしようとしましたが、いくつかはうまくマージできず、ブロックレベルでのマージを試みた結果、自分自身でトレーニングした方がおそらく効率的だと気づきました。

これは、完全に壊れていない、またベースモデルとほぼ同じではない最初の試みです。トレーニングには約80 GPU時間かかりました。そのため、後続バージョンが出てきた場合、PCを3日以上あきらめることになるでしょう。

主な（最初の）トレーニングは、8997枚の画像からなるデータセットで実施され、Danbooruスタイルのキャプションを用いて、トレーニング済みモデルが私のプロンプトを理解できるようにしました。その後、厳しい最初のトレーニングで壊れたU-Netを修正するために、第二段階（ファインチューニング）では「お気に入り」に登録した画像のみを使用しました。

キャプションはベースモデルのトークンに合わせて少し変更されています：

# 対応するDanbooru検索 → キャプションに含まれるトークン

score:150.. → masterpiece
score:100..150 → best quality
score:75..100 → great quality
score:25..75 → medium quality
score:0..25 → normal quality
score:-5..0 → low quality
score:..-5 → worst quality

rating:g → safe
rating:s → sensitive
rating:q → nsfw
rating:e → nsfw, explicit

date:2021-01-01.. → newest
date:2018-01-01..2021-01-01 → recent
date:2015-01-01..2018-01-01 → mid
date:2011-01-01..2015-01-01 → early
date:..2011-01-01 → oldest

上記以外のメタタグ（例：absurdres）は一切含まれていません。

キャプションは以下の順序で整理されています：

artist, copyright, character, general

さらに、これらのカテゴリも順序付けられています。つまり、generalカテゴリでは、最初のタグは常に1girlまたは1boyです。

ほとんどのキャプションには、1人のアーティスト、1～2つの著作権、1つのキャラクター、および10～30のgeneralタグが含まれていました。

注：トレーニングデータには、約1700枚の1girl/1boy以外の画像が含まれています！

Jaccardインデックスを用いてキャプションタグを分析した結果、推論時に最良の結果を得るには、以下の（肯定的）タグの少なくとも1つを含める必要があります：

nipple piercing, cleft of venus, long labia, clitoris, uncensored, female pubic hair, exhibitionism, anus, public indecency, clitoral hood, pussy, female masturbation, completely nude, spread pussy, urethra, object insertion, sagging breasts, pussy juice, presenting, breasts apart, anal, peeing

私の限られたテストでは、ネガティブプロンプトにworst qualityだけを含めるだけで、モデルはかなり良好に動作します。私は通常、ポジティブプロンプトに1girl, solo, breastsを使用します。一般・メタタグを並べ替えるため、最終的なプロンプトは1girl, something, something, breasts, something, soloのようになります。

単一のネガティブタグから始め、目的の結果を得るために徐々に組み合わせることをお勧めします。また、derivative work, off-topic, redrawn, 3d, renderなどの他のメタタグも探索する価値があります。

トレーニング設定

トレーニング設定は、各バージョンの説明に記載されています。
一覧性のため、v1.0の設定を以下に示します：

主なトレーニング設定：

  • 7+7+12エポック（最初の2回のトレーニングセッションは8エポック後にクラッシュ。7エポックから2回再開しました。）

  • 1エポックあたり1回の繰り返し

  • AdamW8bitオプティマイザー

  • 学習率：U-Net=1e-5；TextEnc=2e-6

  • スケジューラ：Cosine（リスタート付き）＋10%ステップのウォームアップ

  • トレーニングバッチサイズ：4

  • ノイズオフセットなし

  • 8997枚の画像

  • ベースモデル：Luminaverse XL v1.0 + FixVAE v2

副次的なトレーニング設定：

  • 25エポック（クラッシュなし）

  • 1エポックあたり1回の繰り返し

  • AdamW8bitオプティマイザー

  • 学習率：U-Net=1e-6；TextEnc=0（キャッシュなし）

  • スケジューラ：Constant（ウォームアップなし）

  • トレーニングバッチサイズ：4

  • ノイズオフセット：0.0357

  • 2317枚の画像（前記8997枚のサブセット）

  • ベースモデル：主トレーニングの出力

Luminaverse XL v1.0を基にしています

このモデルはNSFWに偏ったものとして設計しましたが、より多くのテストを重ねる中で、「uncensored」や「body exploration」などのNSFW文脈を提示しても、被写体を脱がすことに失敗することが多いことに気づきました。たまに成功することもありますが、常に成功するわけではありません。逆に、裸体を強く示唆するタグ（例：「nipples」や「pubic hair」）を使用すると、ほとんどの場合うまく機能します。

ライセンス

このモデルは、Luminaverse XLおよびそれを継承するAnimagine XL 3.0と同じライセンス、すなわちFair AI Public License 1.0-SDに従います。これはStable Diffusionモデルと互換性があります。以下はオリジナルモデルページから抜粋した主なポイントです：

  1. 変更の共有：このモデルを変更した場合、変更内容とオリジナルのライセンスを両方共有しなければなりません。

  2. ソースコードのアクセス可能性：変更版がネットワーク経由で利用可能である場合、他の人がソースコードを取得できる手段（例：ダウンロードリンク）を提供してください。これは派生モデルにも適用されます。

  3. 配布条件：あらゆる配布は、このライセンスまたは同様のルールを持つ別のライセンスの下で行わなければなりません。

  4. 準拠：準拠しない場合、ライセンスの終了を回避するために30日以内に是正しなければなりません。これは透明性とオープンソースの価値への従属を重視しています。

このモデルで生成された画像

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