Round Breasts - Flux

V1.0

これは私が初めてLoRaを作成し、Flux用に作成した最初の試みです。私は円形のフェイクの胸用のLoRaを作成することを試みています。

このLoRaにはトリガーワードは必要ありません。

私はテストを行い、重み範囲は0.70から1.0であることを確認しました。

現時点では、LoRaで胸のサイズを正確に制御する能力が十分ではありませんが、引き続き改善を進めています。バージョン2 :)
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V1.1

私の2回目の試みです。

LoRaの効果をより小さくし、プロンプトに「Small」「Medium」「Large」の胸のサイズが記述されたときにLoRaが反応するようにしたいと考えました。

また、トリガーワード「roundb」を追加しました。トリガーワードを使用した場合、Small、Medium、Largeと組み合わせてうまく機能しないと感じています。何が選ばれるかはほぼ偶然に近いです。

これはおそらく私のキャプション付けに原因があるのだと思います。トリガーワードなしで、プロンプトにSmall、Medium、Largeの胸のサイズを指定すると、やや安定して動作しますが、まだ満足していません。トレーニング用の画像選定をさらに精査する必要があります。

また、LoRaを作成するために複数の手法を試しました。

最初の試みは、AI-Toolkitをローカルで使用し、約50枚の画像で行いました。画像は胸の部分だけを切り取ったものです。

2回目の試みは、ComfyUIワークフローをローカルで使用しましたが、うまくいきませんでした。おそらく私の知識不足のためです。 ;)

今回、CivitAIを使用して、全身が写った119枚の画像で試しました。

ぜひお試しください。引き続き改善を続けていきます。学ぶべきこと、テストすべきことがまだまだたくさんありますが、時間がかかってしまうのは残念です :)

興味のある方へ、V1.1のトレーニングデータを以下に示します。

"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

このLoRaはエポック5です。

テストの結果、自分にとって最適な重み範囲は0.9〜1.0でした。

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編集：プロンプトに「girl」は使用しないでください。Fluxは円形の胸と「girl」の組み合わせをあまり好みません。;)