Usagi Tsukino (Fanart) - Sailor Moon (LOCON version)
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モデル説明
注：これは主にKuroinuu JuuとGlamourの作品で学習されたため、胸が大きめになる傾向があります。フラットなスタイルにしようとしてもうまくいかなかったからといって文句を言わないでください。
V2：
お約束通り、V2を提供します。最後のエポックを保存する直前に停電が発生したため、若干遅れました。宇宙がこれを阻もうとしていたのでしょうか？たぶんそうでしょう！しかし、文化を誇る変態男として、宇宙は自慰行為に耽っていればいいんです：P。
以下と組み合わせて問題なく動作します： lora:SMUsagiTsukinoV16:0.65 smusagitsukino,
以下のような衣装をほぼ分離することに成功しました。分離を最大化するため、異常に詳細にタグを指定する必要がありました。それまでずっと「仮想スープ」が出ていたからです：
ClassicSM_Blue_skirt_White_gloves_Red_boots_Red_choker_Red_bowtie_Red_back_bow_Circlet_Red_bun_cover
EternalSM_Yellow_layered_skirt_Pink_puffy_sleeves_White_gloves_White_boots_Wing_brooch_Red_choker_Red_ribbon_Wings_Hairpin_Red_bun_cover_Golden_crescent_forehead_mark
SuperSM_White_skirt_White_gloves_Red_boots_Yellow_choker_Red_bowtie_White_back_bow_Crescent_circlet_Hairpin_Red_bun_cover
Princess_white_strapless_dress_huge_back_bow_Golden_crescent_forehead_mark
school_uniform_blue_serafuku_blue_back_bow_red_bowtie
golden_crescent_forehead_mark: これを否定的なテキストに追加することで、この額のマークを除去または強調できます。
このV2は技術的にはV16ですが、Prodigyオプティマイザは通常、AdamWより優れてはいません。しかし、このような特殊なケースでは、セーラームーンのコンセプトがモデルに深く染みついているため、関連性のあるあらゆる要素を過剰に焼き付けてしまうのです。
つまり、エターナル衣装は他の衣装よりもはるかに複雑ですが、SDは依然としてこれをセーラー戦士の衣装として認識します。そのため、適切に学習させるには反復回数を増やす必要がありましたが、セーラームーンのコンセプトがモデルにあまりにも深く組み込まれていたため、追加の反復がLORAを過剰に焼き付けてしまいました。LOCONのV1版では、過剰な焼き付けを抑えるために正規化を使用しましたが、それは限界がありました。この1週間と前週のほとんどを、反復回数、タグ付け、学習率の調整に費やし、ついにProdigyオプティマイザにたどり着きました。このオプティマイザは動的であるため、未学習部分（衣装）を適切に学習しつつ、過剰に学習された部分（うさぎ自身）を無視するのに優れていたようです。
とにかく！いつも通り、トレーニングデータセットとタグの概要も追加します。これを使えば、彼女の従来の衣装だけでなく、衣装の部品を自由に組み合わせて遊べます。
V1：
あなたにも、問題の答えがわかっていて、2つの妥当な解決策があるのに、なぜか3つ目の可能性の低い選択肢を取ってしまうような瞬間はありませんか？
それがまさにこれです。このLOCONは、私のLORA版とほぼ同じデータセットを用いており、わずかに調整を加えています。
以下と問題なく動作します： lyco:SMUsagiTsukinoV6:.6, SMUsagiTsukino,
利用可能な衣装セット：
StandardSenshiOutfit
EternalSMOutfit （Superに漏れます）
SuperSMOutfit （Eternalに漏れます）
SMPrincessOutfit
SMSchoolUniform
KuroInuLingerieSailorOutfit （エロい）
**注：これはLORAより優れてはいません。ただ異なっているだけです。私が見つけた唯一の「ポジティブ」な点は、寫実的なモデルと組み合わせると、100円ショップのコスプレイヤーのような仕上がりになることです。
私のLORAの問題点は衣装間の漏れでしたが、これはLOCONでも同様に存在しますが、程度は軽減されています。私が考えた妥当な解決策は、衣装をまるで別キャラクターのように分離してLORAをキャラクターパック化するか、あるいは正則化画像を使って「うさぎ月野」が「セーラームーン」と同じではないことをLORAに理解させることでした。しかし、私は3番目の選択肢を選びました。私の考えはこうでした：「LOCONはより詳細を吸収するから、LORAが同じと認識しても、LOCONはそうとは限らないかもしれない」。そして、ある程度うまくいきました。彼女のデフォルト衣装とKuroinuのエロ衣装の漏れは大幅に減りました。しかし、SuperとEternalは依然としてスープ状です。これはスカートの多色性が、SDの視点ではタグ的に異常に類似しているため、色や小さなアクセサリー以外は本質的に同じと認識されてしまうからです。
いずれ、衣装を個々のキャラクターとして分離して再学習するつもりです。モチベーションがあれば、LORAとLOCONの両方でV2を作成するかもしれません。正則化画像を使うことも考えましたが、追加の学習時間と私の経験不足がためらわせます。理論的には私の頭の中で完全に成り立っています。実際、私は「うさぎ月野」だけにタグ付けされた小さな画像群を用意し、SDが自動でタグを整理してくれると期待していましたが、それらの画像量は他の膨大なデータに比べてごくわずかでした。もし正則化画像として使うなら、反復回数を大幅に増やさなければならず、既に長い学習時間をさらに倍増させることになります。でも、もう長々と話を続けます。正則化画像は解決策のように見えますが、常に利用可能な学習時間に牙をむくのです。
いつものように、トレーニングデータセットとタグの概要も追加します。これを使って、皆さんが自由に遊べるようになります。