[Pony] Rice Shower (umamusume)

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モデル説明

Rice Shower Pony LoRA by vjumpkung

  • 有人公開了自己的データセットでしたが、1.5用だったので、自分で(AIを使わずに)収集して再分類し、複数のコンセプトを一緒に学習して、どのように見えるかを確認しました。

  • LoRAトレーニングの学習用のみであり、不快にさせないでください。

変更履歴

V2:2e-4 U-Net LR および 1e-4 TE LR、AdEMAMix + 逆平方根スケジューラ(メタデータビューアを使用するとv4と表示されますが、現在4バージョンをトレーニングしており、CivitAIにはv2までしかリリースしていません。v1とv2についてDMしないでください。v1は過剰適合、v2は未適合です)

V1:AdEMAMix8bitオプティマイザと逆平方根スケジューラを使用(まだ未適合)

データセット+キャプション参照:/model/22604、再編集:私

推奨オプション

  • 重み:1

  • トリガーワード

    • ベース(どの衣装でも)

      • rice shower \(umamusume\)

      • ヘッドウェアと青い薔薇は含まれていません!

    • Riceの特徴的なヘッドウェア

      • 青いヘッドウェア、傾いたヘッドウェア、帽子の花、青い薔薇
    • レース競技用衣装:

      • 青いヘッドウェア、傾いたヘッドウェア、帽子の花、青い薔薇、長袖、紫の袖、手首より長い袖、ファーの襟、肩出しドレス、裸の肩、青いドレス、ドレスのリボン、鞘付き短剣、レースのトリム、レース編みの脚部、茶色のハイソックス、靴、黒い靴

      • (オプション1)指を組んだポーズ

      • (オプション2)光る目、炎の目、目のトレール

    • カジュアル:

      • カジュアル、ヘアバンド、ヘアリボン、茶色のリボン、長袖、襟付きドレス、茶色のドレス、フリル付きドレス、フリル、白い靴下、茶色の靴、メアリージェーン
    • ヴァンパイアメイク!

      • 公式アレンジ衣装、ハロウィン衣装、髪の花、青い薔薇、髪飾り、フリル付きヘアバンド、紫の手袋、縞模様のネクタイ、黒いネクタイ、ブローチ、ふくらはぎの短い袖、蝙蝠の翼、襟付きシャツ、白いシャツ、中央フリル、ジャック・オー・ランタン、オレンジのリボン、ハイウエストスカート、ミディスカート、紫のスカート、蜘蛛の巣柄、黒いスカート、紫の靴

      • (オプション)爪のポーズ、牙

    • Tracen学園の制服

      • Tracen学園の制服、夏の制服、セラフク、ふくらはぎの短い袖、ネクタイ、 horseshoe 飾り、セーラー襟、セーラーシャツ、フリル、白いスカート、紫のシャツ、ミニスカート、絶対領域、白いハイソックス、茶色の靴、靴
    • yummy dreamy fairy(V2専用)

      • yummy dreamy fairy、ツインテール、長い髪、ヘッドウェア、赤ら顔、ドレス、長袖、紫の目、エプロン

参照:/model/22604

トレーニング詳細(V2のみ)

LoRAサイズ

  • dynamic dim/alpha(最大8)

データセット

  • レース競技用衣装:150枚

  • ヴァンパイアメイク!:50枚

  • カジュアル:30枚

  • Tracen学園制服:27枚

  • yummy dreamy fairy:20枚

  • その他:62枚

*不均衡を修正するために、データセットに従って繰り返し追加し、約150枚に近づけます

パラメータ

  • 解像度 = 1024

  • バッチサイズ = 2

  • dim,alpha = 16,16(トレーニング用)

  • 混合/保存精度 = bf16/bf16 → fp16に変換して削減

  • オプティマイザ = AdEMAMix(VRAM消費量:10.5GBから11.5GBまで増加)

  • UNet LR = 2e-4

  • TE LR = 1e-4

  • スケジューラ = 逆平方根、ウォームアップ100ステップ

  • L2損失のみ

ステップ

  • エポック = 10

  • 合計ステップ = 4380ステップ

  • 繰り返し数 = 1,3,5,6,7,2(データセットに従う)

ツール

  • kohya-ss GUI v24.2.0

  • torch 2.5.0 cu124

  • RTX 3060 12 GB + xformers + gradient_checkpointing

重み

  • UNet重みの平均強度:0.015112816238817505

  • Text Encoder (1) 重みの平均強度:0.011408020326133637

  • Text Encoder (2) 重みの平均強度:0.010726570189826059

*このLoRAは、新しい技術によるLoRAトレーニングの学習用であり、キャラクターを損なう目的で使用しないでください(NSFWを生成しないでください)。

このモデルで生成された画像

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