Yet Another Watercolor Style

アジア人の男性3枚、女性5枚を混ぜて、LoRAがアジア人を生成できるようにしました（比率は8/23）。おそらくやりすぎたかもしれません。今では「黒い長い髪の女性」と要求すると、アジア人の女性が生成されてしまいます😅

画像数を26枚から23枚に減らしましたが、エポック数は9に増やしました。

これはエポック9です。以前のエポックは以下で確認できます：tensor.art/models/799093298644978244/YAWC-Watercolor-5CosD6A3R20NoC-2024-11-22-23:12:45-Ep-9

トリガー: yawc1 watercolor

繰り返し: 20 エポック: 9 23枚の512x512画像（* 20 9 23）= 4140ステップ

Unet LR: 0.0005 スケジューラ: cosine オプティマイザ: AdamW

ネットワーク Dim: 6 Alpha: 3

エポック損失

1 0.417

2 0.403

3 0.401

4 0.396

5 0.367

6 0.355

7 0.353

8 0.347

9 0.341

また一つの水彩スタイルで、SDXLとSDXL Niji SEで生成された合成画像を用いてトレーニングされました。このLoRAの目的は柔軟性であり、他のLoRAと組み合わせた際に独自の美的要素が過剰に導入されないようにすることです。

以前の2つのバージョンで知られていた問題：顔が常に白人系になること。この問題は、アジア人の画像を混ぜることで修正されました。

すべてのバージョンは良好に動作します（キャプション付きバージョンはやや柔軟性が高いように見えます）。8ステップで/model/686704/flux-dev-to-schnell-4-step-loraを使用すると、美しい画像を生成できます。

（/model/678829/schnell-lora-for-flux1-d ではやや効果が劣るようですが、テスト結果は決定的ではありません）

最新のエポックは以下に掲載されています。以前のエポックは以下で確認できます：

tensor.art/models/799475546439540972/YAWC-Watercolor-5CosD4A2R20NoC-2024-11-23-22:59:14-Ep-9

tensor.art/models/799093298644978244/YAWC-Watercolor-5CosD6A3R20NoC-2024-11-22-23:12:45-Ep-9

tensor.art/models/798371619585168991/YAWC-Watercolor-5CosD4A2R20E8-2024-11-21-00:29:10-Ep-8

tensor.art/models/798765094424184653/YAWC-Watercolor-5CosD4A2R20Cap-2024-11-21-02:52:27-Ep-8

トレーニングパラメータ：

23〜26枚の512x512画像（1024x1024から縮小）、Florence2でキャプションを付与、またはトリガー「yawc1 watercolor」のみを使用した「キャプションなし」トレーニング。

FLUX.1 - dev-fp8

トリガー：yawc1 watercolor

繰り返し：20回、エポック：8または9回

Unet学習率：0.0005、スケジューラ：コサイン、オプティマイザ：AdamW/AdamW8bit

ネットワークDim：4、Alpha：2 または Dim：6、Alpha：3