FolderDesign

このLoRAは、WindowsフォルダデザインのLoRAとしての私の最初の試みです。

Civitaiのデフォルト設定により、このモデルは非常に小さくなり、データセットの一貫性を維持できませんでした。約8時間以内に、より一貫性のある改善版モデルが公開される予定です。

データセットは、215枚の一貫したWindowsフォルダデザインの画像で、gpt4-oがsd-caption-helper (https://sd-caption-helper.vercel.app/) を使用してキャプションを付与しています。

キャプションはfluxに合わせて完全な文で構成されていますが、「folder icon」はトリガーワードとして効果的だと考えられます。

SD 1.5、SDXL、Flux向けのLoRAに関するご提案をお待ちしています。何か興味深いスタイル、キャラクター、またはコンセプトがあれば、ぜひアイデアをお寄せください。

ComfyUIワークフロー: https://openart.ai/workflows/ailab/flux-lora-simple/gErKNyjsnetZpEgaMTrV

変更履歴:

バージョン 1.5:
ランクサイズを大きくすることで一貫性を向上

ワークフロー

1. 2,000枚以上の画像から、LoRAの品質を最も高められると考えられる画像を選び出しました。 2. 画像のキャプション作成にSD-caption-helperを使用しました。 使用したプロンプトは以下の通りです:
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この画像に対して、不要な単語（例: "the"）を避け、できるだけ短く、詳細な完全な文のキャプションを書いてください。色、デザイン、ロゴ、企業名、画像に描かれているすべてのテキストを引用符で囲んで明記してください。キャプションは40〜75語の長さにしてください。「image」という言及は避け、直接「A ...」のように記述してください。過剰な修飾語は避け、単純で簡潔な表現に徹してください。あなたが行うタスクについて言及しないでください。見ることができる内容のみを、確実に推測できる場合を除き、簡潔に記述してください。可能な限り単純な完全な文で記述してください。_

3. バージョン1.0はCivitai Fluxトレーニングを、バージョン1.5はai-toolkitを使用しました。

PS: データセットをご希望の方はお気軽にお問い合わせください。CivitAIに著作権上の問題を引き起こしたくないためです。