Add Dental Braces

注意：すべてのユーザーはバージョン3またはバージョン4へのアップグレードを強く推奨します。バージョン1は品質が低いです。

目的:

このモデルは生成された画像の被写体の歯に写真のようにリアルな矯正装置を追加することを目的としています。矯正装置は正確なサイズと位置で自然にフィットし、プロンプトで指定されたブラケットの色（例：ゴールドやシルバー）とバンドの色に応じて反映されます。

現在の機能:

完璧ではありませんが、バージョン4は動作し、ほとんどの場合うまく機能します。男女どちらにも対応しています。テストでは写真のようにリアルな矯正装置を追加するために訓練されましたが、ロボットや動物などあらゆるものに矯正装置を追加できることがわかりました。また、写真だけでなくイラストや漫画スタイルなど他のスタイルでもよく機能します。

トレーニングデータ:

バージョン4は128枚の高解像度（1024 x 1024）写真の実際の矯正装置の画像を使用し、54エポックで6912トレーニングステップを経て訓練されました。データセットは主に様々なタイプの矯正装置と多様なバンドの色の画像で構成されています。

例のプロンプト

LORAではブラケットとワイヤーの色（例：ゴールドやシルバー）および材質（プラスチックや金属）を指定できる予定なので、各プロンプトのラベルにブラケット、ワイヤー、バンドの色に関する具体的な情報を追加し始めています。

現在はバンドの色のみ有効です。これはデータセットにシルバーブラケットとシルバーバンドの例しかないためです。

バージョン4のテスト中、これらの情報をプロンプトに反映するとより良く一貫した結果が得られました。

例のフォーマットは次のような感じです：

adddentalbraces, a [人物/動物/物体] [任意の年齢] [人物の場合は男性か女性] の歯に[color]のバンド、シルバーのブラケット、シルバーのワイヤーを装着。

例：

adddentalbraces, a 20歳の男性が赤いバンド、シルバーのブラケットとシルバーのワイヤーの矯正装置を歯に装着している。

adddentalbraces, a 20歳の女性が赤いバンド、シルバーのブラケットとシルバーのワイヤーの矯正装置を歯に装着している。

明確に言うと、この形式でプロンプトを指定する必要はありませんが、この形式のプロンプトは多くのラベルと似ており、ブラケット色やワイヤー色が指定されているため、より一貫した高品質な出力が得られました。

A/Bテスト結果：

バージョン3 vs バージョン4

肌質感の改善：

バージョン3は顔の肌にエアブラシのような見た目を出す傾向がありました。バージョン4ではこの問題を解決するために正則化画像をデータセットに組み込みました。

• トレーニング後のA/Bテストでこの点で大幅に改善されていることを確認しました。

データセットの詳細向上：

バージョン4は実際の矯正装置をより詳しく表現するための改善も加えています。

• A/Bテストではバージョン4でゴムバンド用のフックなどバージョン3にはなかった細かな特徴が時折現れることが確認されました。

バンドの色交互表現：

バージョン4は色が交互に変わるバンドの例も多く含みます。

• A/Bテストでバージョン4は「青と緑が交互のバンド」などの指定を効果的に扱い、バージョン3より優れていることが示されました。

全体的なパフォーマンスまとめ：

まとめると、バージョン4は全体的にわずかに優れた結果を示し、不自然なブラケット部分が少ないなど異常も減りました。一方でバージョン3は時にバンドが優れていることもありますが、全体の画像品質が低下することがありました。

最良結果を得るためのヒント

リアリズムを高めるために年齢、性別、矯正装置の材質を具体的に記述してください。

次の形式のプロンプトに従うとよいです：

adddentalbraces, a [人物/動物/物体] [任意の年齢] [人物の場合は男性か女性] の歯に[color]のバンド、シルバーのブラケット、シルバーのワイヤーを装着。

または少なくともバンドの色を指定し、「シルバーのブラケットとシルバーのワイヤーを装着」と記述してください。

シンプルなプロンプト例：

adddentalbraces, 25歳の女性が歯に矯正装置をしている。

は一貫して高品質なヘッドショットスタイルの写真を生成します。矯正装置はこのクローズアップスタイルで最も美しく見え、LORAはプロンプトで特に指定しない限りこのような画像を生成します。

LORAはより複雑なプロンプトにも対応し矯正装置を確実に組み込めますが、全身や遠景ショットの場合は矯正装置の品質が低下することがあります。現在のデータセットは遠景の矯正装置例が不足しており、それが一因です。（次バージョンで遠景の矯正装置の追加例を増やす予定ですが、十分な品質の画像を準備するには時間がかかります。データセットの画像品質には非常にこだわっており、良質な学習結果の鍵はデータ品質にあると考えています。）

アップデートにご期待ください！ユーザーのフィードバックは常に歓迎します。うまくいった点、改善が必要な点をお知らせください。