Ponytail LECO Experimental

警告：LECOとしてこれは失敗ですが、モデルをハイポニテールまたはローポニテールに最終的に導く手助けになることがあります。

私が試した数十のアニメモデルは、いずれもハイポニテールやローポニテールを生成できませんでした。そこで、この概念が十分に学習されていないのかもしれないと考え、LECOを作成してみました。結果は完全な失敗でした。

その後、考えを巡らせ、理論的には「low_ponytail(N15G)」と「high_ponytail(golkolea)」のLoRAをモデルに組み合わせ、その上でLECOを訓練できるのではないかと考えました。どのモデルも、表現できていないだけで、これらのタグの概念はおそらくすでに学習しているはずだと確信していたからです。

結果としては、何とか動きました…が、限られた形で。生成されたLECOは、-1.5から1.5の範囲でほぼ何の効果も発揮しない、異常に広い「無効ゾーン」を持っています。効果が出るのは-1.5から-2、および1.5から2の範囲だけで、それ以上ではモデルが焼けてしまいます。

また、ポニテールについて多くのことを学びました。その一部は、このLECOにも関係しています：

• SDは正面ビューにバイアスを持っているため、どんなタイプのポニテールも、プロファイル、バックショット、または3/4ビューでのみ生成される傾向があります。

• アニメ向けSDモデルは、平均よりやや高い位置のポニテールに非常に強いバイアスを持っています。完全なハイポニテールではありませんが、頭の後ろの中央から下がるべきところを、このような「/」の形で生成されがちで、本来の「—」の形にはなっていません。

要するに、このLECOにはいくつかの制約があります：

• すでにポニテールが存在する場合、80%の確率で効果があります。
• モデルの自然なバイアスを克服するには非常に高い重みが必要で、1.5〜2.2の範囲が必要です。
• ハイポニテールとローポニテールの概念は、通常のポニテールと衝突し、モデルはこれらを非常に強く学習しているため、2.2を超えるとモデルが焼け始めます。
• 使用可能な範囲が非常に狭い。
• 焼けます：-2.2 OK、-1.5 無効、1.5 OK、2.2 焼けます

私はこの結果に満足していませんが、興味深い実験でした。時間があれば、将来的に正式なV1を作成するかもしれません。

本LECOの訓練に使用したモデルに組み合わせたLoRAを、追加リソースとして提供します。もし本当にハイポニテールやローポニテールが必要な場合は、それらも併用できます。

興味のある方へ：私はkohyaのLoRAマージユーティリティ（sd_scripts\networks）を使用して、NAIにハイポニテールとローポニテールを生成させる能力を与えることができました。以下のようにマージしました：

py merge_lora.py --sd_model D:\wifediff\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\final-pruned.ckpt --save_to model_lora_merge.safetensors --models D:\wifediff\stable-diffusion-webui\models\Lora\Super_highhigh_ponytail_hair-000002.safetensors D:\wifediff\stable-diffusion-webui\models\Lora\low_ponytail-1.0.safetensors --ratios 0.3 0.5