Artist art001 style

このLoRAはKohaku Zeta XLのトレーニングを基にしています。

私はこのLoRAで絵画スタイルを実装することを初めて試みましたが、私にとって絵画スタイルは非常に抽象的なものです。特に同じアーティストの筆使いスタイルは時間とともに変化し、私の目視ではどの絵画スタイルLoRAに該当するか正確に判断できません。そのため、私はほとんど絵画スタイルのLoRAを作成していません。

これまで、絵画のスタイルを識別して私の判断を支援してくれるオープンソースのツールを探してきましたが、残念ながらそれらの多くは私の要件を満たさず、最終的にCSDを使用してこの作業を支援することに決めました。このモデルはCSDを用いて、同じアーティストの異なる時期における絵画スタイルをクラスタリングし、特定の広範囲ではなく、そのアーティストの具体的な絵画スタイルを呼び出すことができるようになります。

アーティスト001とは？

彼は優れたアーティストですが、何らかの理由で、アーティストの名前ではなくコード名を使う方が、アーティストの数を管理しやすいと感じています。

トリガー語：

1.art001
2.A_style
3.B_style
4.C_style
5.D_style

CSDによる分類後、001の絵画スタイルは大きく5種類に分けられます。トリガー語と対応するラベルを使用することで、特定の絵画スタイルを切り替えることができます。例：art001+A_style

ただし、それほど大きな違いがないかもしれません。

このLoRAの第1版では追加のトリガー語は必要ありません。第2版はいくつかのデータセットのスクリーニングを経て、トリガー語「art001」を追加してトレーニングされました。第3版は、アーティストの異なる絵画スタイルのトレーニングセット数をバランスさせ、対応するスタイル語（A_styleなど）を追加したものです。

推奨重み：

0.8-1

今後、このアーティストのLoRAを他の大規模モデルにも適用する予定です。同じアーティストの異なる絵画スタイルをより良く分類するための優れたツールやマーキング方法をご存じでしたら、ぜひご共有ください。