<h1>sen no rikyu LoRA</h1>Generation with "AOM3" is not a problem, but the eyes become too cute.Using "<a target="_blank" rel="ugc" href="https://huggingface.co/doll774/doll774/tree/main">doll774</a>" will make the eyes closer to their original atmosphere, but the body will become somewhat muscular.In that case, adding "muscular" to the negative prompt will improve it somewhat.Poses are influenced by the training data, so it is recommended to use a control net rather than controlling them with a prompt.The compatibility with anime-style model data is somewhat poor.Trigger Words:rikyuAuxiliary prompt:japanese clothes,hatTips for changing costume:Enter (preferred costume: 1.0~1.5) in the prompt. Enter (japanese clothes, hat: 1.0) in the negative prompt.Tips for hires:Upscaler"R-ESRGAN 4x Anime6B"(denoise0.3~0.5)For more details on how to use it, please refer to the information in the sample image.(The image generation of v1.0 uses the “Additional Network”.)On March 20, 2023, additional details on learning information and sample images were added.<h1>千利休LoRA</h1>"AOM3"での生成は問題ありませんが、目がかわいくなり過ぎます。こちらの"<a target="_blank" rel="ugc" href="https://huggingface.co/doll774/doll774/tree/main">doll774</a>"を使用していただくと目が元々の雰囲気に近くなりますが、体付きがやや筋肉質になります。その場合はネガティブプロンプトに"muscular"を入れると多少改善されます。アニメ系のモデルデータとはやや相性が悪いです。ポーズは学習データに引っ張られるのでプロンプトで制御するよりコントロールネットの使用をお勧めします。トリガーワード:rikyu補助プロンプト:japanese clothes,hat着せ替えのコツ:プロンプトに(お好みの衣装:1.0~1.5)を入力。ネガティブプロンプトに(japanese clothes,hat:1.0)を入力。hiresのコツ:アップスケーラー"R-ESRGAN 4x Anime6B"(denoise0.3~0.5)その他使い方の詳細はサンプル画像の情報を見てください。(v1.0の画像生成には"Additional Network"を使用しています。)2023年3月20日　学習情報の詳細追記、サンプル画像追加

千利休sen no rikyu(Fate/GrandOrder)

Learning settings前準備として学習用画像の背景は"katanuki"と"GIMP"を使って消しています。学習用画像の半分以上が同じ背景のスクリーンショットの場合は背景もセットで学習されるのでこのほうが良いようです。学習用画像にバリエーションがある場合は背景は消さなくてよいと思います。As a preliminary step, the background of the learning images is being removed using “katanuki” and “GIMP”. If more than half of the learning images are screenshots with the same background, it seems better to learn the background as a set. If there is variation in the learning images, I think it is not necessary to remove the background.image count=31repeats=10reg image=透明画像使用Use a transparent image.batch_size=2epoch=5(max_train_epochs=10)clip skip=2seed=42optimizer_type=AdamW8bitshuffle_captionkeep_tokens=1 learning_rate=1e-4text_encoder_lr=5e-5network_dim=128network_alpha=64prior_loss_weight=1.0

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