SameFace Fix [Flux Lora] - v0.1
ヒント
このLoraはネガティブウェイトで使用し、明示的なネガティブプロンプトなしでネガティブプロンプトの役割を果たします。
このLoraは生成に含めるべきでないものを指定して女性の外見を多様化します。
高いガイダンスを維持しつつ典型的な同一顔を避ける効果があります。
このLoraは非常に実験的です。品質向上や新しいバリエーション探求のためフィードバックを歓迎します。
バージョンのハイライト
初版!
重要:このLoraはネガティブウェイトで使用する必要があります。
また、このモデルは女性の見た目の多様化を目的としています。後に男性(特にひげのある男性)用の別モデルを作る予定です。
ちなみに面白いことに、このLoraのサイズはわずか4MBで(高ランクの2ブロックに限定されています)軽量です。
「Sameface」とは何ですか?
生成AIでよくある問題で、モデルが同一の顔の人を生成してしまうことです。SD1.5やSDXLとは異なり、これは多様なデータセットが「女性」という単一トークンに収束する結果だけではありません。FluxのDev/SchnellはProバージョンから蒸留されており、そのため多様性が失われています。
なぜネガティブウェイトを使うのか?
LoraはFluxが生成する最も一般的な女性の写真で学習されました。
その後、このLoraをネガティブウェイトで適用すると、ネガティブプロンプトのように機能しますが、実際にはネガティブプロンプトを使わずに済みます!
この巧妙なトリックにより、LoraはFluxに典型的なFluxの顔以外を生成するように促します。その結果、毎回美しくユニークな顔が得られます!
なぜ低いガイダンスのようなトリックではなくLoraを使うのか?
人々は高いプロンプト忠実度と画像品質を保ちながら多様な顔を望んでいます。したがって、潜在空間レベルでの介入が最適です。
他のキャラクター用Loraとどう違うのか?
他のLoraは自身の「同一顔」を導入しますが、このLoraは生成に入れるべきでないものをFluxに伝えます。結果として、このLoraは人々の外見を狭めるのではなく多様化します。
このLoraはどのように作られたのか?
最初はうまくいかず落胆しました。このプロジェクトをあきらめかけましたが、層を2つだけにしてLoraを訓練したところ、テスト時に美しい顔とFluxから離れた独自の外見が現れました。
今後の予定は?
質を向上させるために異なる学習率、層、ランクの実験を多く行う予定です。異なるLoraバリエーションのマージにより高値でのアーティファクト問題が解決されるかもしれません。興味があればより良いバージョンを作成します。
このモデルは非常に実験的なので皆様のフィードバックをお待ちしています。ご意見はモデル改善の助けとなります。
特別な感謝をOstrisに、AI-Toolkit
モデル詳細
ディスカッション
コメントを残すには log in してください。