Prison Pipeline (gay)
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モデル説明
このモデルは、男性同士の親密なシーンを描くのに役立ちます。
このモデルは曖昧な刑務所設定を採用しており、明示的にその設定を強調するプロンプトを用いない限り、刑務所であることが明らかにはなりません。ダイナミックで没入感のある刑務所設定を追加するには、別途のLoRAが必要です。まもなくリリース予定ですので、お楽しみに。
トリガー： zpipeline
このプロジェクトは、これまでの私のトレーニングスタイルと哲学から脱却したものです。「セカンダリートリガー」はもはや不要です。トリガー語「zpipeline」を使用し、その後、イメージに描きたい内容を自由にプロンプトしてください。モデルは、男性同士の親密な関係に関連する概念を学習した上で、あなたのプロンプトをその視点で生成します。関連するプロンプトのアイデアも追加します。
ポジティブプロンプトのアイデア：
yaoi - bara - inmate - prisoner - white_t-shirt - green_pants - prison_cell - prison_shower - anal - rough_sex - deep_penetration - sex_from_behind - standing_sex - bent_over - elbows_on_table - elbows_on_bed - arched_back - lying, on_bed, on_stomach - prone_bone - on_side - spooning - on_back - missionary - legs_up - knees_to_chest - kneeling - doggystyle - male_spitroast - mmm_threesome - fellatio - irrumatio - facial - tongue_out - anilingus - bullying - wince - grimace - moaning - foreboding - emotional - intense
*プロンプトの構成の一つの戦略として、以下のような例のような形式を採用できます：
yaoi, 「画像に描きたい内容を簡潔で自然な言語でいくつか追記」, LoRAタグ, コンマなし, スペース, トリガー語, コンマ, 「特定の要素を追加・強化するトークンまたはプロンプトの系列、あるいはこのモデルの概念を補強するもの」
例：
yaoi, there are two inmates in a prison_cell getting to know each other, they are undressing each other as a matter of politeness, lora:Pipeline2:1 zpipeline, white_t-shirt, green_pants, undressing_another, erection_under_clothes, nervous, shy, excited, implied_yaoi, intense,
ネガティブプロンプトのアイデア：
1girl - pussy - breasts - twins - hetero - bad anatomy - worstquality - out of focus - blurry - low quality - bad proportions - mutated - poorly drawn face - extra limb - mutation - ugly - disfigured - deformed - bad body - missing fingers - long body - size_difference
*ネガティブプロンプトは、事前に使用しない方が良い戦略かもしれません。それらは、本来発生しなかった問題を画像に引き起こす可能性があります。ネガティブプロンプトは、これまでのワークフローで生成された画像の中で気に入らない要素に対応する形で、後から使用することをお勧めします。
v2の例画像は以下のチェックポイントを用いて作成されました：
NTR MIX | illustrious-XL | Noob-XL
VAE
********************************************************************************************************画像の幅/高さは標準サイズではないことにご注意ください。1216x832は美的な比率ではありませんので、832を896に引き上げることで、約3:4というより良い比率を実現します。以下に挙げる3つの寸法以外でこのモデルを使用した場合に画像が歪むかは不明です。私は常に1:1または3:4/4:3の比率のみを使用しています。
以下の内容は、画像生成に慣れていない方、あるいはガイドを求めている方への提案です。これらのパラメータには他の設定も有効です。
Clip Skip: 1
CFG: 3-15
LoRA Strength: 1.0 (+/-)
Sampling Method: Euler - DPM++ SDE - DPM++ 2M
Schedule type: Karras
Sampling Steps: 20-45 (+/-)
Width/Height: 1024x1024, 1216x896, 896x1216
********************************************************************************************************このLoRAは、さまざまな人種・年齢・体型の解剖学的に正確な男性の画像を用いて学習されています。使用されたすべての画像は、私が作成したオリジナルのアートワークであり、Stable Diffusion SDXLを用いて生成されました（ベースモデルそのものではなく、SDXLベースモデルから微調整されたチェックポイント）。これは、SDXL LoRAがSDXLで生成された画像を用いて学習されるときに効果的であるため、重要なポイントです。LoRAの学習が、安定拡散モデルがすでに流暢に理解している言語で行われていると考えてください。