AI绘画LoRA模型Shirtlift: a LORA for flashing tits下载

本文为Shirtlift: a LORA for flashing tits模型合集，包括Shirtliftv1等模型，此模型来自Civitai的brandnewfakeuser作者，模型需要通过Stable Diffusion或WebUI等软件内加载才可以进行AI绘画使用。
文中包含该LoRA模型预览图｜版本信息｜更新时间｜基础模型｜训练参数｜模型作者｜Tag触发词｜模型介绍以及哈希值等详细信息，可以让你快速定位并下载到自己想要的LoRA模型。

模型详情

以下是每个模型的一些官方参数，如果描述为空，则代表官方并未提供。

Shirtliftv1

模型信息

模型SHA256哈希值：SHA25699A0769BDBAA7F783C8B57B6B3EC59941E61F17E59646744ED6D6AD36FFD100C

模型预览

模型描述

以下为该模型在Civitai中作者brandnewfakeuser的官方描述，因为本站提供的模型较多，工作量非常庞大，在站长个人运营的情况下，人工翻译每个单词是不太现实的，所以关于以下描述大部分为机翻内容。

官方描述

SEQUEL OUT NOW: Skirtlift I was having a hard time prompting a woman lifting her shirt, so I made this LORA. It also works for men.Sample images made with the model Liberty.EDIT: some people asked how I made it. Here’s a rough guide:Workflow:1. Scour the interweb for pictures that represent the theme (women pulling their shirts up). Try to get a range of bodytypes/outfits/locations (while keeping in mind that they need to still have enough of a consistent theme for the AI pick up on what’s being trained)2. Crop and tag images. It’s better to crop manually, especially with smaller datasets, but I had over 100 images so I automated it and just deleted the bad crops. (Many tools available for this. I think I used the Smart Process extension for Automatic1111).2a. Cut the tags that represent the theme (‘flashing,’ ‘pulling back shirt,’ etc.), replace with a universal tag (‘shirtlift’)2b. Fix incorrect tags3. Run a first LORA training (I used the Kohya LoRA Fine-Tuning Notebook by Linaqruf).4. Test it with an uncomplicated prompt and see what’s not working:4a. Is it not grasping the theme? Cut images that are too much of a variation on the theme (here it was mostly shots where the shirt was too bunched up to for the AI to ‘read’ it as a shirt, and shots where other things were going on with the person’s hands)4b. Is it reproducing aspects that aren’t essential to the theme? Cut some of the images that over-represent those aspects in the dataset and/or describe those aspects in the caption since the AI might be assuming they’re part of the universal tag. (Here it was forcing some of the same facial features or bodytypes)4c. Is it just being wonky in some indescribable way? Change the training settings. (This is still trial and error for me but there are some guides out there)4d. Repeat step 3 with those changes5. Repeat step 4 using more complicated prompts to see if it can carry the theme over to different styles and situations that weren’t represented in the dataset.5a. If it’s having trouble reproducing something you really want, try to find examples of that thing to add it to the dataset.6. Repeat step 5 until satisfied.SettingsI ended up with 104 images after a couple rounds of trimming out unhelpful ones.The settings were mostly the defaults in Linaqruf’s Kohya Lora Fine-tuner notebook, but with these changes:Model: SD1.5mixed_precision: FP16Network Dim + Network_Alpha: 64LR_Scheduler: cosine_with_restartsDataset_Repeats: 2Clip_Skip: 1I don’t know how important some of them are; I’m still trial-and-erroring this thing.For more info, this is a helpful guide I learned from.

机翻中文

续集现已发布：《Skirtlift》。我在提示一个女人拉起她的衬衫时遇到了困难，所以我制作了这个LoRA。它也适用于男性。样本图像是用Liberty模型制作的。

编辑：有些人问我如何制作这个LoRA。这里有一个简单的指南：

工作流程：

1. 在互联网上搜索代表主题的图片（女性拉起衬衫）。尝试获得不同体型/服装/位置的图片（同时要记住它们仍然需要有足够一致的主题，以便AI能够理解训练内容）。
2. 裁剪和标记图像。最好手动裁剪，特别是对于较小的数据集，但我有超过100张图片，所以我自动化了这个过程，然后删除了不好的裁剪（有许多工具可用于此操作。我认为我使用了Automatic1111的Smart Process扩展）。
   2a. 剪切代表主题的标签（如“flashing”，“pulling back shirt”等），用一个通用的标签（“shirtlift”）替换。
   2b. 修正错误的标签。
3. 运行第一个LoRA训练（我使用了Linaqruf的Kohya LoRA Fine-Tuning Notebook）。
4. 使用一个简单的提示测试它，看看有什么问题：
   4a. 它是否没有掌握主题？去掉那些主题变化太大的图像（这里主要是衬衫褶皱太多的图像，导致AI无法“读取”衬衫，以及那些人手上发生其他动作的图像）。
   4b. 是否在复制一些与主题无关的方面？去掉一些在数据集中过度表示这些方面的图像和/或在标题中描述这些方面，因为AI可能会认为它们是通用标签的一部分。（这里有一些强迫出现相同的面部特征或体型的图像）
   4c. 是否有一些不可描述的问题？更改训练设置。（对我来说，这仍然是一个试错的过程，但有一些指南可供参考）
   4d. 使用这些更改重复步骤3。
5. 使用更复杂的提示重复步骤4，以查看是否能够将主题延伸到数据集中未涵盖的不同风格和情境中。
   5a. 如果它在复制您非常想要的某些东西时有困难，请尝试找到相关例子并将其添加到数据集中。
6. 重复步骤5，直到满意。

设置：
经过几轮修剪，我得到了104张有用的图像。
大部分设置是Linaqruf的Kohya LoRA Fine-tuner笔记本中的默认设置，但作了以下更改：

• Model: SD1.5
• mixed_precision: FP16
• Network Dim + Network_Alpha: 64
• LR_Scheduler: cosine_with_restarts
• Dataset_Repeats: 2
• Clip_Skip: 1

我不知道其中一些设置有多重要；我仍在尝试和调整这个LoRA。

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