In container: in box / in bottle / in fishbowl / in trash can / in suitcase / in bag / in locker ...
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モデル説明
このLoHa（以下、単にloraと呼ぶ）の目的は、「コンテナ内」の概念を一般的に改善することである。
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なぜか「トランクの中」や「スーツケースの中」の画像が削除された（もしかしたら成熟度の低い投稿としてマークすべきだったのかもしれない？）
そのため、興味ある方のために、画像をここに掲載することにした：トランクの中、スーツケースの中
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予想通り、概念用loraは作成がはるかに複雑で、モデルの切り替えに対して非常に感度が高くなる。
このloraは、ACertainy を基に、clip skip 1 で訓練されている（ただし、clip skip 1 と 2 の両方を併用しても問題ない；最後の2つの例画像を参照）。モデルが大きく異なる場合、正しく動作しない可能性が高い。
このような問題に対処するため、本loraの使用にあたって以下のヒントを提供する。
よく使われる戦略として、loraの重みを下げるというものがある。この手法は奇妙なアーティファクトを減らすことがあるが、期待通りの概念が得られる確率も低下する。
まずACertaintyでtxt2imgを使っていくつかの画像を生成し、その後、別のモデルでimg2imgを実行する。これは私が冷蔵庫の画像で行った方法である。おそらく第2フェーズでもloraの重みを下げておく必要がある。
個人的には、ACertaintyに近いマージモデルを使用している。これは、他のモデルとの「差分マージ」によって実現：AC+w(model1−model2)
本当にこのloraが必要ですか？
実際、多くのこれらのコンセプトは、一般的なモデルで直接生成可能である。たとえば「カップの中」「ボウルの中」「箱の中」などが該当する。
さらに、civitaiには類似したloraが既に多数存在しており、目的に応じてそれらの方が適している場合がある（「箱の中」や「コンテナの中」で検索してほしい）。
一方、たとえば「スーツケースの中」や「バッグの中」などのコンセプトについては、このloraがあると非常に使いやすくなる。ただし、あなたがプロンプトを非常に上手に作成でき、モデル上で直接これを達成できるほど熟練している場合を除く。明らかに、loraの効果は各モデルによって異なるため、それが差を生むかどうかを確かめる唯一の方法は、実際に試してみることである。
各サブコンセプトに関する詳細情報
一般的なアドバイス：人が小さな物体の中にいる場面を再現する際、「チビ」や「ミニチュア人間」「ミニガール」などのタグを追加すると助けになる。また「胎児姿勢」も一般的に有用なタグである。
「コンテナの中」は一般的なタグであり、常に使用するのが理想。
「スーツケースの中」「バッグの中」「クローゼットの中」「ボトルの中」「冷蔵庫の中」「バスケットの中」は非常に効果的であり、ベースモデルの知識を上回る結果をもたらす。
「箱の中」「バケツの中」「ボウルの中」「カップの中」については、このloraを使うことで本当に差が出るかは明確ではない。なぜなら、多くのモデルが既にこれらを再現できるからである。
「ゴミ箱の中」は非常にうまくいくが、ブルーアーカイブのミユの描写に過剰適合している。
「トランクの中」は動作はするが、過剰適合しており、人間の大きさが車と比べて正しいかを理解していない。
「ロッカーの中」「袋の中」「檻の中」は扱いが難しく、ほとんど良い結果が得られない。