facialized
詳細
ファイルをダウンロード
このバージョンについて
モデル説明
facialized：女性の顔面に向けた新しいLoRA
女性の顔面に精液がついた、写実的な画像を生成するためのLoRA。
プロンプトに <lora:facialized:1>, cum, facial を含めてください。ネガティブプロンプトに breasts on cum, body on cum を含めることをおすすめします。
このモデルは、低ステップ数と低CFG値で最も効果的に動作します。10ステップとCFG 3〜4で良好な結果を得ています。
このLoRAの改善に向けたアドバイスや支援を募集しています。 興味がある方は、この説明の最後に記載されたメールアドレスまでご連絡ください。
以下にトレーニング手法を説明します。
モデルに関する既知の問題
一部のコメントで指摘されている通り、このモデルはまだ完璧ではありません。私が見つけたいくつかの問題と、可能な回避法を以下に示します。
トレーニングデータセットに含まれるタグを、それらの問題を回避する際のヒントとして紹介します。形式は 問題のタグ [2676枚中の画像枚数] です。たとえば smiling at camera [486] は、データセット全体（2676枚）のうち486枚に smiling at camera というタグが付いていることを意味します。
キャミソールや体に付く精液
多くの生成画像では、女性の体や胴体、乳房に精液が付いている状態が描かれます。現在のところ、精液が顔以外に現れるのを完全に除去することは難しいです。
以下のタグがこの問題の回避に役立つ可能性があります。
cum on breasts [195]cum on body [472]cum on clothes [10]
眼の不具合
モデルが非対称な目や正常でない目の顔を生成する場合があります。以下のタグを使用して、そのような状態を軽減する試みができます。
symmetric eyessame color eyesbad eyes（ネガティブプロンプト）strange eyes（ネガティブプロンプト）
これらはトレーニングデータに含まれていないタグですが、底にあるStable Diffusionチェックポイントが正しい顔を生成するのを助けます。
トレーニング手法の詳細
免責事項：これは私が初めて作成するLoRAであり、改善に関するご意見は常に欢迎です！以下に私の手法を詳しく説明します。改善方法についてご提案がある方は、気軽にコメントしてください。
データセット
全データセットは1つのソースから手作業で選別した2676枚の画像で構成されています。品質は極めてばらつきがありますが、ほぼすべての画像が顔面に精液がついた個別の女性を描写しています。少数の外れ値（約10枚）では2人の女性が描写されています。
画像のサイズは非常にバラバラです。以下に、10枚以上ある解像度ごとの画像数の統計を示します（全データセットでは1454個の異なる解像度があります）。
154 3024x4032
98 1536x2048
96 2316x3088
51 960x1280
46 750x1000
36 768x1024
27 853x1280
25 510x680
25 1920x1080
22 1080x1920
20 1000x1333
19 1280x960
17 1024x768
14 1280x1707
14 1000x750
13 854x1280
13 2268x4032
13 1200x1600
12 2448x3264
11 1280x1920
11 1067x1600
11 1024x1365
10 600x800
10 2000x2666
フィルタリングとタグ付け
データセットのフィルタリングには https://colab.research.google.com/github/hollowstrawberry/kohya-colab/blob/main/Dataset_Maker.ipynb を使用しました。重複画像はFiftyOne AIを使用し、類似度閾値0.985で検出しました。
タグ付けは、ローカルでstable-diffusion-uiの stable-diffusion-webui-wd14-tagger 拡張機能で実施しました。重複タグは削除され、wd14-vit-v2-gitインターオゲーターを0.35の閾値で使用しました。さらに、"facial", "cum", "1girl", "1women", "face", "sperm" のタグを追加しました。
以下は、データセット内で20枚以上に出現するタグの一覧です。これらのタグは主に自動タグ付けプロセス（上記のように）から得られたものです。
1girl 2676
1women 2676
cum 2676
face 2676
facial 2676
sperm 2676
realistic 2631
lips 2192
solo 2160
looking at viewer 1459
breasts 1262
long hair 1085
brown hair 1031
nude 1011
black hair 997
smile 946
nipples 885
jewelry 883
closed eyes 804
blonde hair 718
brown eyes 706
open mouth 663
freckles 592
1boy 554
teeth 539
hetero 513
solo focus 496
medium breasts 496
tongue 494
earrings 486
penis 479
cum on body 472
necklace 449
upper body 334
tongue out 328
uncensored 328
small breasts 325
nose 298
indoors 290
large breasts 279
blue eyes 262
grin 255
mole 253
blurry 253
short hair 246
cum on hair 242
piercing 234
cum in mouth 228
from above 227
cleavage 224
closed mouth 212
tattoo 209
makeup 201
cum on breasts 195
forehead 185
underwear 177
shirt 171
portrait 171
sitting 165
erection 163
glasses 141
navel 138
looking up 136
black eyes 127
lying 126
parted lips 124
bra 119
pov 119
oral 118
fellatio 111
kneeling 110
bed 106
male focus 103
blurry background 96
multiple boys 95
mole on breast 89
handjob 86
on back 84
topless 84
ring 83
bukkake 82
nail polish 81
green eyes 78
pubic hair 75
choker 73
one eye closed 73
collar 73
nipple piercing 73
photo background 68
2boys 67
eyelashes 64
hoop earrings 63
male pubic hair 62
dark skin 59
cum on tongue 57
multiple penises 56
downblouse 56
close-up 55
thighhighs 55
what 55
twintails 53
panties 52
outdoors 52
testicles 52
multicolored hair 52
censored 52
flat chest 49
red hair 48
barefoot 48
pillow 48
tank top 47
bracelet 46
group sex 44
selfie 44
wet 43
bare shoulders 43
tears 43
clothes lift 42
collarbone 41
watermark 41
completely nude 41
bdsm 39
lingerie 38
half-closed eyes 37
bangs 37
shirt lift 36
bound 34
braid 34
hair ornament 33
black shirt 32
veins 32
cosplay 31
depth of field 31
swimsuit 31
white shirt 31
pants 30
oral invitation 30
denim 29
bondage 29
saliva 28
fishnets 28
leash 28
black bra 27
ponytail 27
tongue piercing 27
tan 27
dark-skinned female 27
head tilt 27
open clothes 27
window 27
ear piercing 27
multiple girls 26
lipstick 26
breasts apart 26
artist name 26
body writing 26
after fellatio 25
tanlines 25
couch 25
skirt 25
simple background 24
curly hair 24
eyeshadow 24
nose piercing 24
bikini 24
ejaculation 24
heart 23
bathroom 23
sleeping 23
breasts out 22
grey eyes 22
plant 22
twin braids 22
navel piercing 22
black-framed eyewear 21
sweater 21
2girls 21
watch 21
トレーニング
LoRAのトレーニングには https://colab.research.google.com/github/hollowstrawberry/kohya-colab/blob/main/Lora_Trainer.ipynb を使用しました。トレーニングモデルは sd-v1-5-pruned-noema-fp16.safetensors を使用しました。タグは自動的にシャッフルされ、アクティベーションタグ（activation_tags を0に設定）は使用していません。
データセットのサイズのため、各画像は1回のみ（重複なし）使用しました。5エポック、バッチサイズ2で学習しました。UNetの学習率は 5e-4 に設定しました。LoRAのネットワークリンクの次元は32、ネットワークalphaは16に設定しました。
他の試みに関する補足
「良い」と感じられる画像のみを手動で選別する試みも行いました：
- 解像度・品質が十分高いこと
- 体に精液がついていないこと
- 「かわいい」女性（私の好みによる）
このようにしてデータセットを1170枚に絞り込み、LoRAを再トレーニングしましたが、その結果、モデルの性能は明らかに劣化していました。むしろ、このモデルでは生成画像に精液を付けることさえ難しくなっていました。
異なるLoRAネットワーク次元とalpha次元（(16, 8)、(32, 16)、(64, 32)）を試しましたが、最も効果的なのは (32, 16) でした。
コラボレーションのお願い
このモデルのv0.2、あるいはv1の開発に協力したい方は、以下のアドレスまで、「プロジェクトに何を貢献できるか」を明記してご連絡ください。
アドレスは、角括弧内の部分を置き換え、スペースを削除してください。
[my pseudo here in civitai] [dot] dev [at] protonmail.com