Anteros XXXL

これだ。お待ちかねのモデルだ。我々はSDXLを130万枚のプロ・アマチュアのポルノ画像で再学習させた。このモデルはソフトコア、ハードコア、その中間すべてを生成できる。

このモデルは832x1216または1216x832の解像度で最も優れた結果を出すようだ。私の設定：

• サンプラー: dpmpp_2m_sde
• スケジューラ: Karras
• ステップ数: 30
• CFG: 7

このモデルは完璧ではない。時々奇妙な解剖学的構造が出るかもしれない。実験によると、これはTE2がおそらくNSFWコンテンツをほとんど含まない状態で学習されたことが原因のようだ。それでも、慎重に選別すれば素晴らしい結果を得られる。

学習手順：

各ステップで、TEの重みは固定され、このモデルはUNetのみを修正する。最後のステップまで、機械生成のキャプション付き画像を使用した。

1. 130万枚の画像でSDXL 1.0を8エポック再学習

   bs=80, lr=1e-05, optimizer=AdamW8Bit, EMA=0.95

2. 5万枚の画像で10エポックファインチューニング（再バランスを支援）

   bs=80, lr=2e-06, optimizer=AdamW8Bit, EMA=0.95

3. 3万枚の画像で14エポック美学的トレーニング

   bs=1, lr=1e-05, optimizer=Adafactor, EMAなし

4. 600枚の手動選定・キャプション付き画像で最終調整

   bs=1, lr=1e-05, optimizer=Adafactor, EMA=0.95

このチェックポイントを元に、非商業目的で独自のマージやファインチューニングを自由に行ってください。ただし、その際は、私が上記で提供したのと同程度の詳細な手順を記載してください。このトピックにはあまりにも多くの秘密主義が存在しています。

上記の手順のステップ2と3のチェックポイントを公開しました。これらは一般利用には推奨しません。そのままでは良質な画像を生成できませんが、モデルマージやファインチューニングには役立つ可能性があります。