FLUX_GUNGE V1 Wet and Messy (WAM) Gunge and Slime

これは私のWAM/Sploshing LoRAの続編です。このLoRAは、グンゲ/スライムに特化しています。

このLoRAは、私が収集した約400枚のグンゲおよびスライム画像をもとに学習されており、被写体はさまざまな衣装やコスチューム、ポーズ、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は自然言語プロンプトで最も効果的に動作します。トリガー語は必要ありません。被写体の場所、ポーズ、および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作用しているかを詳細に記述すると、最良の結果が得られます。

設定に関しては、LoRAは0.5から1の強度でうまく動作しますが、私は0.5から0.7の重み付けを推奨します。

私はガイドランスを1.9から3.5でテストしています。低いガイドランスではより現実的な画像が得られます。

通常のサンプラーは問題なく動作します。Euler Simple/Beta、Deis、ddim_uniformが私の採用サンプラーです。通常は30ステップ実行しますが、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コンディショニングで学習されています。FP16およびFP8もテストしましたが、使用するシードに依存しますが、どちらも優れた結果をもたらします。

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