Shirtlift: a LORA for flashing tits

연속편 출시 중: Skirtlift

여자 셔츠를 들어 올리는 장면을 프롬프트로 만들기 어려워서 이 LORA를 만들었습니다. 남성에게도 적용 가능합니다.

모델 Liberty로 제작된 샘플 이미지.

편집: 일부 분들이 어떻게 만들었는지 묻기에, 간단한 가이드를 작성합니다.

워크플로우:

인터넷에서 주제(여자들이 셔츠를 들어 올리는 모습)에 부합하는 사진을 찾아 모읍니다. 다양한 체형, 복장, 장소를 포함하되, AI가 학습할 때 주제의 일관성을 유지할 수 있도록 주의하세요.
이미지를 자르고 태그를 붙입니다. 특히 데이터셋이 작을 경우 수동 자르기가 더 좋지만, 저는 100장 이상의 이미지가 있어 자동 처리하여 불량 캡처는 삭제했습니다. (여러 도구가 있습니다. 저는 Automatic1111용 Smart Process 확장 프로그램을 사용했습니다).

2a. 주제를 설명하는 태그('플래싱', '셔츠를 업다' 등)를 제거하고 통용 태그('shirtlift')로 대체합니다.

2b. 잘못된 태그를 수정합니다.

4a. 주제를 제대로 인식하지 못하고 있나요? 주제와 너무 거리가 먼 이미지를 제거하세요. (여기서는 셔츠가 너무 구겨져 AI가 ‘셔츠’로 인식하지 못하는 경우와 손의 동작이 너무 복잡한 경우였습니다).

4b. 주제와 무관한 요소를 반복적으로 재현하고 있나요? 해당 요소를 너무 과도하게 나타내는 이미지를 제거하거나, 캡션에 그 요소를 명시해 AI가 그 부분이 통용 태그의 일부라고 가정하지 않도록 하세요. (여기서는 얼굴 특징이나 체형이 반복되던 문제였습니다).

4c. 이상하게 작동하나요? 학습 설정을 바꿔보세요. (저는 여전히 시도 오류를 반복하고 있지만, 일부 가이드는 있습니다).

4d. 위 변경 사항을 반영하여 3단계 다시 실행합니다.

5a. 원하는 요소를 잘 재현하지 못하면 그 요소와 유사한 예제를 찾고 데이터셋에 추가해 보세요.

설정

몇 차례 정제 과정을 거쳐 마침내 104장의 이미지로 완성했습니다.

기본적으로 Linaqruf의 Kohya Lora Fine-tuner 노트북의 기본 설정을 사용했지만, 다음과 같은 변경을 적용했습니다:

모델: SD1.5
mixed_precision: FP16
Network Dim + Network_Alpha: 64
LR_Scheduler: cosine_with_restarts
Dataset_Repeats: 2
Clip_Skip: 1

몇 가지 설정이 얼마나 중요한지는 아직 모르지만, 여전히 시도 오류 중심으로 진행 중입니다.