Minigiantess

ミニサイズの巨人族（6～30フィート以上）を表現できるローラを1つだけ。目的は、SDに背景のスケールを調整させ、全身のポーズを提供するように学習させること。

V3 LyCoris:

推奨設定：強度0.3～0.85、DPM++ 2M Karrras

新機能：

・LyCorisとして再トレーニング。格段に向上。 より安定し、柔軟性があり、モデルのスタイルを保つ。

・トレーニングデータを拡張。v2の278枚（768×768）を896枚（最大768×1360）へ拡大。さらに「macrogts」用のトレーニング画像も追加。バージョンノートも参照。

プロンプトにおけるスケール近似をより適切にするために、トリガー語を再編集：

• tallgts: 平均より高い

• minigiantess: 7フィート～12フィートの巨人族

• mesogts: 12フィート～50フィートの巨人族

• macrogts: 50フィート～500フィートの巨人族

また、トレーニングデータの対象を以下のように再ラベル：

• solo: 1人セッション

• couple: 2人セッション

• group: 1人のミニ巨人族と複数人のグループ

V2 LoRa:

推奨設定：強度0.2～0.85、低いほど現実味が出やすい

新機能：

・LoRaとして再トレーニング

・トレーニング画像を768×768にアップスケール

V1.2 - 古いバージョン：ハイパーネットワーク

ミニサイズの巨人族（6～30フィート以上）を表現できるハイパーネットワーク。目的は、SDに背景のスケールを調整させ、全身のポーズを提供するように学習させること。

バージョン一覧から、アニメ調かリアル系のスタイルを選択できます。残念ながらLoRaのテストではポーズは学習されたものの、スケール感の理解は不十分でした。そのため、v1.2ではより安定的で柔軟性のあるハイパーネットワークを実現しました。リアル系なら約0.7、Grapefruit系なら約0.3の強度を試すことをおすすめします。

プロンプトキーワードは不要ですが、「minigiantess」とポーズ（立ち、座り、ひざまずき、しゃがみ、全身肖像、ロングショット、頭が天井に触れる、横向きなど）を明確に指定すると効果的です。最終的な画像クレンジングにはハイパーネットワークをオフにするのが最良の結果に繋がります。

v1.2 - リアル系

SD 2.1で Delibratev1.1 を基にトレーニング。同じトレーニングデータを使用していますが、SD 2.1で著しくパフォーマンスが向上しており、SD 1.5.6でも動作可能。

v1.2 - Grapefruit

SD 2.1で Grapefruit V4 をベースに訓練。アニメ風のイラストスタイルを提供。バージョンノートを参照。

v1.1およびそれ以前のバージョン

SD 2.1ではあまりよく動作しません。Automatic1111でSD 1.5.6でテスト済み。

強度0.6を使用することをお勧めします。

その他のプロセスのヒント：30ステップ/DDIMでポーズを生成し、その後img2imgに移行し、ハイパーネットワーク強度を約0.3に低減する。

SD 1.5.6で Delibratev1.1 をベースにトレーニング。ハイパーネットワークは他のモデルでも一定程度は動作する可能性あり。

トレーニングのメモ：

・v1 - 10万ステップ、1エポック、ワイドネット。BLIPタグ付きで、室内の1人物に焦点を当てた約100枚の画像。

・v1.1 - 10万ステップ、1エポック、ワイド・ディープかつボトルネック構造。約140枚。2人物の画像や屋外背景を含む。

・v1.2 Grapefruit - 2万ステップ、4エポック、スケーリングされたLR（低解像度）付きのワイド・ディープかつボトルネック構造。v1.1と同一の訓練画像。

・v1.2 Realism - 2万ステップ、4エポック、スケーリングされたLR付きのワイド・ディープかつボトルネック構造。v1.1と同一の訓練画像。