Panty Slip / Whaletail (Flux/F1D)

V4：主にデータセットから問題のある画像を削除することで解剖学的な改善を達成。V2では首が変形したりお尻が大きくなりがちだったが、V4では完全に修正されている。V2と比較して、効果の一貫性も向上している（ただし完璧ではない）。「fullback」/「whaletail」タグに対する柔軟性もわずかに高まっている。V2と同様に、明示的なテキストプロンプトによるガイドが必要です。下記のオレンジ色のテキストを参照してください。

（V3はV2よりもはるかに悪く、保留されました）

V2：私はこのモデルをかなり前、失敗したと考えて作成しましたが、実際には非常に効果的であることがわかりました。ただし、Fluxを正しい方向にテキストプロンプトで導く必要があります。例： 彼女はカジュアルなゆったりしたグレーのスウェットパンツを履いており、片側の腰の下部に下がって、ターコイズと白のパンティの上部が見えている。

V2およびV4は、オンサイトジェネレーターと良好に動作することを確認済み✌️（CFGは3.0–3.5を使用してください）

今後のバージョンの学習調整に役立つため、悪い生成結果も含めて、あなたの生成結果を投稿してクリエイター（つまり私！）を支援してください。

pslipは技術的なトリガーワードですが、全体的な状況を記述すれば必要ありません。LoRAは、thongおよび/またはwhaletailを追加することで、古典的なwhaletailの出現確率が高まります（これらのプロンプトがなくても出現する可能性があります）。「fullback」は露出部分をより連続的にカバーします。前側や横からのビューも処理可能ですが、このモデルにはそれら用の特定のプロンプトは存在しません。

別途指示しない限り、女性をアジア風に変換する傾向がありますが、学習データに十分な顔の多様性が含まれているため、明示的なプロンプトやカスタムキャラクターは保持されます。

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V4はFluxGymで学習。データセットは60枚、解像度768px、学習ステップ4800回、バッチサイズ1、adafactor学習率8e-4、ウォームアップ付き定数スケジューリング。

V2はSimpleTunerで学習。データセットは75枚、解像度1024px、学習ステップ2000回、バッチサイズ1、学習率5e-4、デフォルトスケジューラ（記憶では線形）を使用。