Male Ass – Flux
세부 정보
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이 버전에 대해
모델 설명
v5는 0.92 가중치 사용
독립적으로 작동합니다.
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이하 내용은 모두 오래된 정보입니다.
v4는 v3.5 필요
v3.5 가중치 0.9, v4 가중치 0.93 사용
v4는 강화 도구이고, v3.5는 기본입니다. 두 버전은 잘 어우러집니다. 그러나 v4를 다른 남성 해부학 LoRA와 함께 사용할 수도 있습니다.
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병합을 포기했기 때문에, 두 버전을 함께 사용하도록 공개합니다.
더 많은 세부 사항을 얻으려면 페니스 LoRa를 사용하는 것을 권장합니다. @wolffur666456의 Xpenis Uncut는 0.4–0.7 가중치에서 훌륭하게 작동합니다. 그의 엉덩이 LoRA와 내 LoRA의 상호작용은 아직 테스트하지 않았습니다.
트리거 단어는 필요 없으며, 뒤에서 본 남성이나 엉덩이를 보여주는 이미지를 참조하세요.
데이터셋에서 사용된 일부 지원 트리거 단어:
glans, large penis, small penis, medium-size penis, wide open anus gap, closed tight anus gap, penis upside-down, scrotum, testicles, low-hanging testicles, hairy, shaved
v4는 많은 세부 사항과 해부학적 구조를 학습했지만, 단독으로는 좋지 않습니다. 제 생각에는 프롬프트 준수 면에서 훨씬 뛰어나지만, 둘 중 하나만으로는 부족합니다.
두 버전에 대해 블록 가중치 분석과 상호작용을 테스트했습니다. 두 LoRA의 랭크를 재조정했고, 화질 저하 없이 잘 작동하는 것으로 보입니다. 제가 때때로 이 Rank24 LoRA를 더 선호했기 때문에, 모든 사용자의 HD 공간 절약을 위해 이 버전을 선택했습니다.
v4는 너무 많은 지속 학습으로 만들어진 초강력 버전입니다. v4a, b, c, d, e, f, g를 차례로 훈련한 뒤, 최종적으로 이 OC(Over Cooked) 버전을 만들었는데, 학습률(LR)을 너무 높여서 타버릴 줄 알았지만 전혀 타지 않았습니다. 솔직히 말해, Kohya가 이 지속 학습의 LR 조정에 버그가 있었던 것 같습니다. 아마도 모든 학습이 초기에 설정된 매우 낮은 LR을 사용했을 것입니다.
이 버전에는 정규화 이미지도 포함되어 있었고, 이로 인해 성능이 떨어졌을 가능성이 있습니다. 현재로서는 Kohya에서는 잘 작동하지 않으며, AiToolkit에서 reg_weight를 0.25로 설정했을 때만 잘 작동합니다.
향후 v5를 독립적으로 잘 작동하도록 훈련할 계획입니다.
이하 내용은 모두 오래된 정보입니다. 표도 오래되었으며, 나중에 수정할지 아닐지는 미정입니다.
v3는 가중치 0.68 사용
v4용 데이터셋 업데이트 (2024년 5월 9일):
최근 정규화와 제 바운딩 박스 프로그램에 집중해왔고, 이제 완성되었습니다. 몇 개 더 수동 캡션을 추가한 뒤 곧 v4를 시도할 계획입니다. 데이터셋을 약간 정리했습니다.
v3는 가중치 0.68 사용
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v2는 가중치 0.53 사용
디스틸리드 CFG 스케일 5 이상 및 50–60 스텝과 함께 사용할 때 더 나은 성능 (네, 많은 스텝이 필요합니다)
트리거 단어는 필요 없으며, 뒤에서 본 남성이나 엉덩이를 보여주는 이미지를 참조하세요
이 LoRA는 부정적 프롬프트에 잘 반응합니다 (동적 임계값 CFG-fix를 사용하세요).
아직 완성도가 낮습니다.
이 LoRA는 Bussy에서 벗어나는 첫 번째 시도입니다. 더 이상 Bussy 트리거 단어를 사용하지 않습니다. 단순히 뒤에서의 정해진 포즈가 아니라, 어떤 각도에서든 남성 항문 전체를 다루는 LoRA를 만들고 싶습니다. 삽입, 림밍, 혹은 분석성관계까지 포함하고 싶습니다.
하지만 이를 위해선 데이터셋을 확장하고 캡션을 개선해야 합니다. 이는 Bussy와 동일한 데이터셋(트리거 단어 없이)을 사용한 첫 시도입니다. 더 나은 캡션과 덜한 Danbooru 태그로 전체 재훈련이 필요합니다.
데이터셋에는 색상 기반 영역이 10% 포함되어 있었고, 이로 인해 Flux가 주요 개념(엉덩이, 항문 간격, 페니스, 글랜스, 정낭)의 위치를 대부분 이해할 수 있었습니다. 그러나 v1의 화질은 여전히 매우 낮습니다. v2는 약간 나아졌습니다.
더 나은 데이터셋과 함께, 더 나은 트레이너 및 학습 파라미터를 사용하면 향후 버전에서 더 나아질 것입니다.
문제점:
- 클로즈업에 취약함
- 털을 잘 표현하지 못함
- 페니스가 대부분 이상한 형태로 생성됨 (v2는 나아졌으나 여전히 나쁨)
- 부정적 프롬프트 없으면 페니스 크기 및 가시성을 제어하기 어려움
- 전반적으로 해상도가 낮음 (v2는 약간 나음)
- v3의 텍스트 이해력이 떨어짐. 정규화 이미지를 사용한 다음 버전 v4에서 개선될 예정
Ostris AI Toolkit로 훈련함.
더 자세한 설명은 SDXL Bussy LoRA 페이지를 참조하세요.