Flux censored
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モデル説明
最初は、ピクセル化されたセンシングのみをトレーニングしています。まず、自然言語を用いて、あらゆるオブジェクトやオブジェクトの部分に対するセンシングの概念を理解するためのデータセット/トレーニングを微調整したいと思っています。
バージョン比較
ALPHA2はALPHA1よりもはるかに柔軟です
ALPHA2はトレーニングデータセットに含まれていなかった対象もセンシングできます
ALPHA2は手や品質(JPEGアーチファクト)に若干の問題があります
ALPHA2は、ALPHA1がそうだったように、指定しない対象はセンシングしません
ALPHA2は時々、全体のオブジェクト(特に大きなもの)をセンシングしません
使い方
トリガー語:censored
自然言語プロンプトとよく動作します(私が効果的だったと感じたプロンプト例:末尾に「<何か> is/are censored.」を追加する、センシングしたい対象の前に「censored <何か>」を追加する、または「<何か> that is/are censored」を直後に追加する)
このLoRAをCLIPには使用しないでください。使用する場合は強度を1に保ってください
既知の問題
画像の特定の部分にJPEGアーチファクトが発生する
手がぼやけて生成されたり、指の本数が間違っていたりする
今後のセンシングの種類に関するアイデアがあれば、コメント欄にご記入ください。
お楽しみください :)










