Round Breasts - Flux

V1.0

이것은 제가 처음으로 LoRa를 만들고, 특히 Flux용으로 만들려는 시도입니다. 저는 둥글게 가짜 유방을 생성하는 LoRa를 만들어보려고 테스트 중입니다.

이 LoRa는 트리거 단어가 필요 없습니다.

테스트 결과, 가중치 범위는 0.70에서 1.0 사이가 적절했습니다.

현재로서는 LoRa로 유방의 크기를 정확히 제어하는 데 어려움이 있습니다. 하지만 여전히 개선 중입니다. 버전 2 :)
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V1.1

두 번째 시도입니다.

LoRa의 강도를 더 작게 하고, 프롬프트에 “소형”, “중형”, “대형” 유방이라는 단어가 포함될 때 LoRa가 그에 반응하도록 하고 싶었습니다.

또한 트리거 단어 “roundb”도 추가했습니다. 트리거 단어를 사용할 때, 소형, 중형, 대형과 함께 사용하면 잘 작동하지 않는 것 같습니다. 어떤 결과가 나올지 거의 우연에 가깝습니다.

이것은 아마도 제 캡셔닝 문제 때문일 것입니다. 트리거 단어 없이 프롬프트에 소형, 중형, 대형 유방을 명시하면 좀 더 나은 결과가 나오지만, 아직 만족하지 못했습니다. 훈련용 이미지 선택도 아직 더 테스트해봐야 합니다.

LoRa를 생성하기 위해 여러 방법을 시도해봤습니다.

첫 번째 시도는 AI-Toolkit을 사용하여 로컬에서 약 50장의 이미지로 진행했습니다. 이미지는 유방 부분만 자르고 사용했습니다.

두 번째 시도는 ComfyUI 워크플로우를 로컬에서 사용해보았지만, 제 지식 부족 탓인지 제대로 작동하지 않았습니다. ;)

이번 시도는 CivitAI를 사용했습니다. 전체 인물을 담은 119장의 이미지를 사용했습니다.

자신이 직접 테스트해보세요. 저는 계속 개선할 예정입니다. 아직 배워야 할 것과 테스트해야 할 것이 너무 많고, 아쉽게도 항상 많은 시간이 걸립니다. :)

관심 있는 분들을 위해 V1.1 버전의 훈련 데이터를 아래에 제공합니다.

"engine": "kohya",
  "unetLR": 0.0001,
  "clipSkip": 1,
  "loraType": "lora",
  "keepTokens": 0,
  "networkDim": 2,
  "numRepeats": 20,
  "resolution": 1024,
  "lrScheduler": "cosine_with_restarts",
  "minSnrGamma": 5,
  "noiseOffset": 0.1,
  "targetSteps": 5950,
  "enableBucket": true,
  "networkAlpha": 16,
  "optimizerType": "AdamW8Bit",
  "textEncoderLR": 0,
  "maxTrainEpochs": 10,
  "shuffleCaption": false,
  "trainBatchSize": 4,
  "flipAugmentation": false,
  "lrSchedulerNumCycles": 3

이 LoRa는 에포크 5에서 훈련되었습니다.

테스트 결과, 제게 적절한 가중치 범위는 0.9에서 1.0이었습니다.

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편집: 프롬프트에 "girl"이라는 단어를 사용하지 마세요. Flux는 둥근 유방과 함께 "girl"이라는 단어를 좋아하지 않는 것 같습니다. ;)