FLUX_WAM V1 - Wet and Messy (WAM) Sploshing

これは私のWAM/Sploshing LoRAの最初のバージョンです。

このLoRAは、私のコレクションから選りすぐった400枚のWAM/Sploshing画像で学習させました。画像セットには、グンジ、カスタード、オートミールのシーンが混在しており、被写体はさまざまな衣装やコスチュームを着て、複数のポーズや場所で撮影されています。これにより、多様なデータセットが構築されています。

LoRAは自然言語のプロンプトで最も効果的に動作します。LoRAにはトリガーワードは不要です。被写体の場所、ポーズ、および使用物質を指定するだけで十分です。物質が被写体にどのように具体的に作用しているかをできるだけ詳細に記述すると、最良の結果が得られます。

Fluxは概念の学習が非常に優れていることに気付きました。このLoRAは3種類の物質で学習しましたが、泥などの他の物質でも良い結果が得られる可能性があります。

設定に関しては、LoRAは0.5～1の強度で良好に動作しますが、私は0.5～0.7の間で重み付けするのが好みです。

複数の人物を生成したい場合は、ランダムな名前を付けると役立ちます。

私はガイドアンスを3.0～5、単純なEulerスケジュール、40ステップでサンプリングしています。

一般的なサンプラーは問題なく動作します。私の推奨サンプラーはEuler Simple/BetaとDeis/ddim_uniformです。通常は30ステップで実行しますが、20～40ステップでも問題ありません。

このLoRAはフル精度のt5/clip条件付けで学習されています。FP16とFP8もテストしましたが、使用するシードに依存しますが、両方とも優れた結果をもたらします。

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