Hitotsuki & Hitotsuking (from Avataro Sentai Donbrothers)

他の仮面ライダーに取りかかる前に、より大きなデータセットを使って実験します。なぜなら、これからさらに多くの仮面ライダーを扱うことになるからです。

それでは、アバタロ戦隊ドンブラザーズの「ヒトツキ」を導入します。ヒトツキのデータセットは、Stable Diffusion 1.5で学習された50枚の画像で、今回の実験に最適です。なぜなら、すべてのヒトツキが同じ下半身（紫色または赤色のバリエーションを除く）を持ち、上半身だけが異なるからです。また、彼らの巨大版である「ヒトツキング」（Hitotsukings）も追加しました（こちらはSD 1.5で学習されていますが、画像は27枚。ResshakiとKyukyukiはCGIのため除外しました。これらの画像があるとデータセット全体が乱れる可能性があるためです）。ヒトツキングは、さらに均一な形状を持っており、実験に適しています。

結論として、ヒトツキのLoRAには過学習（オーバーキューク）は発生していません。なぜなら、顔が溶けずに人間の形を正しく生成できたからです（ヒトツキングについても同様です。ただし、Monakingにはモンスターの顔を付けたかったので、ヒトツキングの重みを上げました）。この結果から、ゆっくりと煮込む方法は、より大きなオブジェクトには依然として最適である一方で、調理時間に若干の不安を感じます。そのため、大きなステップを取る際には、バッチを3〜4枚に分けるか、あるいは過学習のリスクを減らすためにエポック数を15に減らす必要があるかもしれません。

また、アクティベーションタグはLoRAにプログラムされていませんが、それらが実際にLoRAを活性化させる要因のようです。両方を使うか、どちらか一方だけを使うか、どちらでも問題ありません。