Male Ass – Flux | Fast SD Model

可独立使用。

请阅读“关于此版本”的说明

以下所有内容均已过时。

使用 v3.5 权重 0.9，v4 权重 0.93

v4 类似于增强器，v3.5 是基础版本，二者配合效果良好。你也可以将 v4 与其他男性解剖结构 LoRa 一同使用。
请阅读“关于此版本”的说明

我放弃了合并，因此同时发布这两个版本供协同使用。

我建议使用阴茎 LoRa 以获得更精细的细节。@wolffur666456 的 Xpenis Uncut 在 0.4–0.7 权重下表现极佳。我尚未测试其臀部 LoRa 与我的模型的交互效果。

无需触发词，只需提示“从背后看男性”或“展示臀部”即可。

数据集中使用的部分辅助触发词：

龟头，大阴茎，小阴茎，中等大小阴茎，肛门大张开，肛门紧闭，阴茎倒置，阴囊，睾丸，下垂睾丸，多毛，剃净

v4 学习了大量细节与解剖结构，但单独使用效果不佳。在我看来，v4 在提示遵循性上远胜于 v3.5，但两者缺一不可。

我对两个版本进行了区块权重分析并测试了其交互效果。我重新调整了两个 LoRa 的秩，认为未对表达质量造成明显损失。我此前曾偏好 Rank24 的 LoRa，因此决定保留该设置以节省高清存储空间。

v4 是一个过度训练的版本，我先后训练了 v4 a,b,c,d,e,f,g，最终版本本意是“Over Cooked”（过度烹煮），因为我将学习率调得极高，但它却未“烧坏”。老实说，我认为 kohya 在这种连续训练中对学习率调整存在 bug，很可能所有迭代都沿用了最初那个极低的学习率。

此外，我还使用了正则化图像，这可能拖累了效果。目前我认为此模型与 kohya 不兼容，仅在 AiToolkit 中配合 reg_weight 为 0.25 时表现良好。

我计划训练一个能独立表现优异的 v5。

以下所有内容均已过时。表格已失效，我将来可能会修复，也可能不会。

v4 数据集更新（2024年5月9日）：

我近期专注于正则化和我的边界框程序，该程序现已完成。我将继续补充一些手动标注，并尝试训练 v4。我对数据集进行了一定精简。

请阅读“关于此版本”的说明

v2 使用权重 0.53

配合 蒸馏 CFG 值 5 或以上，以及 50–60 步（是的，需要大量步数） 效果更佳

无需触发词，只需提示“从背后看男性”或“展示臀部”

它对负向提示反应良好（请使用动态阈值 CFG 修复）

目前效果尚不理想。

这是我首次脱离 Bussy 的尝试，将不再使用其触发词。我希望这个模型不仅能呈现特定的后背姿势，更能作为一个从任何角度都能表现男性肛门的完整 LoRa。我希望加入更多动作，如插入、舔肛乃至肛交。

为此，我需要扩充数据集并改进标注。这是首次尝试使用与 Bussy 相同的数据集（无触发词），但未来需要完全重做，采用更优标注并减少 Danbooru 标签。

数据集中约有 10% 的彩色关联区域，已足以让 Flux 理解大部分概念的位置（臀部、肛门开口、阴茎、龟头、阴囊）。但 v1 的质量目前极差，v2 略有改善。

我希望通过更优质的数据集、更优的训练器与参数，使后续版本表现更好。

问题：

使用 Ostris AI Toolkit 训练。

如需更详细说明，请阅读 SDXL Bussy LoRa 页面

Male Ass – Flux