電気自動車内装 LoRA モデル

概要

「Electric Vehicle Interior」は、現代の自動車内装、特に電気自動車の内装生成を強化することを目的とした専用 LoRA モデルです。このモデルは、既存のモデルが現代的な自動車内装デザインを生成する際に抱える制限を克服することを目的としています。

主な特徴

• 最新の自動車内装画像の生成に特化
• 電気自動車の内装に特化してトレーニング済み
• 一般モデルと比較して、詳細さと現代性を向上

開発の背景

自動車デザイナーとして、Flux 1 シリーズのモデルは画像の詳細を改善する点では優れていますが、古風な自動車内装を生成しやすいことに気付きました。この課題に対応するため、現代的な電気自動車内装のデータセットを収集し、これを用いてこの LoRA モデルをトレーニングしました。目標は、特に電気自動車向けに、より現代的で革新的な内装デザインを生成できるツールを作成することです。

使用方法ガイド

• ComfyUI と互換性あり
• インストール：モデルを ./Comfyui/models/loras/ に配置
• 適用方法：SD1.5 や SDXL モデルと同様に「Load Lora」を使用
• ガイダンス値：3.5 を推奨
• ステップ数：25 以上
• 推奨解像度：1344x768
• 使用時は必ず解像度を 1344x768 にしてください。これは Flux1 の問題ではなく、私のトレーニングに起因するものです。他の解像度については未検証であり、ご自身でテストしていただいて構いません。

パフォーマンスの注意点

• 特定のトリガー単語は不要
• より詳細なプロンプトで最高の結果を得られます
• 最適な性能を得るには、長いプロンプトが必要な場合があります（T51_1 XXL ベースまたはトレーニングパラメータの影響の可能性）

トレーニング仕様

• データセット：383 枚の画像
• 解像度：1024
• 最大トレーニングエポック：50
• ネットワークモジュール：Lokr
• ネットワーク次元：4
• ファクター：6
• 最適化アルゴリズム：AdamW8bit
• UNet のみをトレーニング
• 追加パラメータ：

min_snr_gamma = 5

multires_noise_iterations = 10

multires_noise_discount = 0.3

上級使用法

• トレーニングスクリプト：kohya-ss/sd-scripts
• より広範な互換性を得るには、kohya-ss/sd-scripts の merge.py スクリプトを使用して、Flux 1.dev と統合してください。その後、Xflux が公開した ControlNet や Ip-adapter をテストできます。
• ComfyUI で XLabs-AI/flux-controlnet-canny-v3 と互換性あり
• この LoRA モデルは、電気自動車内装の可視化を向上させるための実験的アプローチであり、デザイナーや愛好家が現代の自動車デザイン概念を探索するためのツールを提供します。

注意：

このモデルカードは、Anthropic が開発した AI 言語モデル Claude 3.5 の支援を受けて作成されました。