Female Tongue, Mouth and Teeth
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モデル説明
女性が口を大きく開け、舌を出し、口蓋垂を見せ、歯や口の天井などを表示する、450枚以上の高解像度で鮮明な画像を用いて768x768で学習。手動でタグ付け。
以下の場合に最適に動作:
LoRAウェイト:0.6~0.7
低いCFG値:2.2~2.9
ベースモデル:Cyberrealistic 4.2 SD 1.5
解像度:768x768
768x1024、1024x768、さらには1024x1024でも依然として合理的な結果を出力!
(はい、これはアップスケーリング前のSD 1.5での結果です)
トリガーには以下のプロンプトタグを使用:
- (tongue out)
- (open mouth)
- uvula
私が成功したプロンプトの例:
- DPM++ 2M: lora:tongue28:0.6215 (tongue out:1.2) (open mouth:1.45) ([uvula::0.07]:0.7)
- DPM++ 2M: lora:tongue28:0.6215 (tongue out:0.7) (open mouth:1.2) (long tongue:0.55)
- DPM++ 3M SDE: lora:tongue28:0.7 (tongue out:1), (open mouth:1.2), uvula, dslr, film grain, Fujifilm XT3
訓練画像の一部には特別なタグが付与されています。
以下のタグを上記タグと組み合わせて使用すると、「特別な」視点を得られます:
- roof of mouth(口を大きく開けた状態で頭を上に傾けた様子を表示)
- long tongue
- smooth tongue(清潔で均一な色の舌、線などが無い画像に近づく)
さらに、ごく少ない画像に以下のタグが付与されています。
これらのタグは、強すぎると画像が歪む傾向があるため、上記タグと組み合わせて低ウェイトで使用してください:
- throat(口を開けた状態で深部を表示)
- closeup(画像に口や舌のみ、顔や体は含まない)
- epiglottis(非常に深い視点で喉の内部が見える。稀だが、これを学習するための画像が数枚存在)
- braces(矯正装置が見える歯)
私は多くの特別タグを、プロンプトの最初の1ステップか、最大でも数ステップのみに挿入し、その後削除します。例えば、[uvula::0.07]は40ステップのうち最初の1ステップだけに含まれます。これにより、モデルが残り39ステップでLoRAトリガーなしに画像を「完成」できるため、最終的な品質が向上します。
最適な結果を得るには、以下の設定を使用:
- サンプラー:DPM++ 2M、DPM++ 3M (SDE)、またはDPM++ S2 a
- スケジューラ:Karras または Align Your Steps
- ADetailer(目用):mediapipe_face_mesh_eyes_only、プロンプト:"lora:polyhedron_the_eyes:0.7 focus on eyes of a beautiful young girl"、高CFG値
- Incantations:PAG Scale 0.3、Start 0、End 150; 複雑なプロンプトの場合は:CFGスケジューラ Linear Low 0、High 60 を追加
- ネガティブプロンプト:(cartoon) (monochrome) (asian) (overexposed) ((penis)) (out of focus) (blurry) (deformed mouth) (deformed pupils) (disfigured) (blue tongue) (extra limbs) (extra fingers) (Deformed) (plastic skin) (mutilated) (lowres) ((dark)) (boring) (lowpoly) (CG) (3d) (blurry) (duplicate) (watermark) (label) (signature) (frames) (text) (closed mouth:0.6) (eyes closed) (yellow teeth:0.9)
- プロンプトに動的タグ ({a|b|c|d|e|f}{7$$x$$0|1|2|3|4|5|6|7|8|9}:0.8) を挿入して、モデルが顔をやや「非伝統的」に生成するよう試みる(効果のほどは不明 :-)
アップスケーリングには、4x_nmkdSiaxCX_200k を推奨。ノイズ低減強度:0.01 (!)、高解像度サンプラー方法:Euler A、ステップ数:24。




















