--- tags: - text-to-image - stable-diffusion - lora - diaper - abdl - scat - omorashi - concept - diffusers - not-for-all-audiences license: apache-2.0 base_model: - ChenkinRF/ChenkinNoob-XL-v0.2-Rectified-Flow - Laxhar/noobai-XL-Vpred-1.0 - OnomaAIResearch/Illustrious-XL-v2.0 - neta-art/neta-lumina - CabalResearch/Mugen ---

AIDL: OmoAIShi

V17: Pee-ka-poo Edition
Anima, Mugen, Chenkin RF, NoobAI RF EQ-VAE, NoobAI RF FLUX.2 Vae, Illustrious 2向け

このモデルは**NSFW**画像向け、*二次元のキャラ*しか訓練していません.

公開のアルファ版です. 生成された画像は最終的なモデルを表すものではありません.

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概要

OmoAIshiは他のモデルとLoRAが複数の生成出来ない概念を生成出来て、おむつの着用と使用に関する概念向け、最も包括的な複数概念出来るLoRAです。同じモデルで複数概念を訓練出来るから、普通のLoRA形の代わりにLyCORIS LoConが使っています。パンツを穿いている女の子はおしまい!


これはAIDLシリーズの最初のLoRAです。「AIDL: The AI Diaper LyCORIS」 はモデルにオムツやその他のABDLに関する概念を教えるLoRAのシリーズを目的としています。

ショーケース

機能

使い方

テープタイプのおむつを生成する方法

下記の英語の用語を入力して:diaper(テープタイプのおむつ)、あるいはin a diaper(テープタイプのおむつを穿いている)。

  • テープの数を選択ために、下記の英語の用語を入力して:two taped diaper(2枚テープ式のおむつ)、あるいはfour tape diaper(4枚テープ式のおむつ)。
  • print diaper(プリント柄のおむつ)を入力したら、柄があるおむつを生成します。print diaperを入力しなくて、柄がない無地のおむつを生成されます。
  • front-print diaper(前側にプリント柄のおむつ)とback-print diaper(後ろ側にプリント柄のおむつ)も入力して、柄の位置を選択出来ます。Danbooruのプリントの表を参考にして使って下さい.
  • yellow wetness indicator(黄色の濡れインジケーター)、あるいはblue wetness indicator(青色濡れインジケーター)を入力したら、濡れインジケーターがあるおむつを生成出来ます。

プリント柄おむつの例え (特定の訓練をされていないから、生成出来るかどうかは不明です):

  • pampers(パンパース)
  • huggies
  • luvs
  • abuniverse(ABU)
  • merries
  • attento(アテント)

パンツタイプのおむつを生成する方法

pull-ups(パンツタイプのおむつ)という英語の用語を入力したら、パンツタイプのおむつの画像を生成出来ます。テープタイプのおむつと同じくけれど、diaperの代わりにpull-upsを入力して下さい。

汚れたおむつ

小便されたおむつ:peed diaper(オシッコされたおむつ)という英語の用語を入力したら、小便されたおむつの画像を生成出来ます。さらに、おむつの濡れの加減を調節出来ます。もし調節しなければ、たまたまにオシッコであふれているオムツを生成されています。

  1. wet diaper(濡れたおむつ)
  2. soaked diaper(ビショビショなおむつ)
  3. drenched diaper(すごくビショビショなおむつ)
  4. leaking diaper(オシッコであふれているオムツ)、pee on legs(脚にオシッコ)

大便されたおむつ: poopy diaper(ウンチされたおむつ)という英語の用語を入力したら、大便されたおむつの画像を生成出来ます。さらに、おむつの汚さの加減を調節出来ます。もし調節しなければ、たまたまにウンチであふれているオムツを生成されています。

  1. messy diaper(大きいウンチされたおむつ)
  2. packed diaper(超大きいウンチされたおむつ)
  3. loaded diaper(すごく超大きいウンチされたおむつ)
  4. diaper blowout(ウンチであふれているオムツ)、poop on legs(脚にウンチ)

さらに、smell(臭い)を入力したら、ウンチからの臭いガスも生成出来ます。

もっと汚れたおむつが欲しがっているなら、入力されたタグの重みの加減を調節出来ます。0.9から1.5までの重みは普段に効きます。

テープタイプのおむつ パンツタイプのおむつ

あふれているオムツも生成出来ます:

小便 大便

着衣脱糞

pooping self(ウンチお漏らし)という英語の用語を入力したら、着衣脱糞の画像を生成出来ます。さらに、poopy underwear(ウンチで汚れた下着)とpoopy clothes(ウンチで汚れた服)という英語の用語を入力したら、汚れているパンツと他の穿いている服(ズボンとかドレスとか)を生成出来ます。

多種の下着を生成出来ます!

おむつの画像を生成するために、poopy diaper(ウンチされたおむつ)という英語の用語を入力して下さい。pooping self(ウンチお漏らし)という英語の用語も効くかもしれないけれど、poopy diaper(ウンチされたおむつ)の効果が高いです。

開いているおむつ

open diaper(開いているおむつ)という英語の用語を入力したら、開いているおむつの画像を生成出来ます。

  • さらに、汚れたおむつを生成するために、peed diaper(オシッコされたおむつ)またはpoopy diaper(ウンチされたおむつ)という英語の用語も入力出来ます。
  • 生殖器を生成するために、pussy(おまんこ)またはpenis(おちんちん)という英語の用語も入力出来ます。

着ている服の下にあるオムツ

covered diaper(着ている服の下にあるオムツ)という英語の用語を入力したら、見える膨らみを含んで着ている服の下にあるオムツの画像を生成出来ます。と、着ている服の下にあるオムツを生成出来ます。他の服より、ズボンとショーツの下になら効果が高いです。

  • さらに、diaper peek(見えるおむつ)という英語の用語を入力したら、見えるおむつのウエストバンドを含む画像を生成出来ます。おむつの色も選択出来ます。

偏見、危険、制限

今、モデルは下記の概念で困難されています:


さらに、このLoRAには制限があります:

もし生成された画像の質が高くないなら、LoRAの重みを増加して下さい。

このLoRAの作者はユーザーからの悪意の生成でも責任をどうにも取れません。ユーザーは非道徳的な生成を含め、すべての生成について責任を取ります。このLoRAを使っている際にすべての法規および利用規約を守らなければなりません。このLoRAの使用後にサイトからBANされるとか逮捕されるとかの場合は、作者は責任を取りません。

CivitAIの利用規約はオムツやスカトロを禁止されているから、このLoRAはCivitAIの利用規約を反します。AIDLからの生成された画像をCiviAIに投稿しないで下さい。

訓練について

訓練データのために、1800以上の画像を含められます。二次元の画像しか含められませんでした。

モデルには人工のデータは含められません。自動的にタグを割り当てるソフトはこの概念をよく出来ないから、ダンボールの様式のタグはすべて手動的にされました。自然言語処理のために画像キャプションは手動的で作成されて、V17は公開される際にJoyCaption Beta 1とGemma 3 27Bの出力も含める予定です。

訓練の手順

訓練の設定はモデルの重みと共にあるが、要するに:

NoobAI RF EQ-VAE

  • ソフト:Kohya sd-scripts Bluvoll fork
  • オプティマイザ:CAME
  • スケジューラ:Constant
  • UNetの学習率:2e-4
  • TE1の学習率:7e-5
  • TE2の学習率:3.5e-5
  • LoRAのタイプ:LoCon
  • エポックの数:16
  • ネットワークのランク(次元/アルファ):64/1
  • 精度:Full BF16
  • ハードウェア:1x RTX 3090 24GB

NoobAI RF FLUX.2 VAE

  • ソフト:Kohya sd-scripts Bluvoll fork
  • オプティマイザ:CAME
  • スケジューラ:Constant
  • UNetの学習率:3e-4
  • TE1の学習率:7e-5
  • TE2の学習率:3.5e-5
  • LoRAのタイプ:LoCon
  • エポックの数:16
  • ネットワークのランク(次元/アルファ):64/1
  • 精度:Full BF16
  • ハードウェア:1x RTX 3090 24GB

Illustrious 2

  • ソフト:Kohya sd-scripts Bluvoll fork
  • オプティマイザ:CAME
  • スケジューラ:Constant
  • UNetの学習率:2e-4
  • TE1の学習率:7e-5
  • TE2の学習率:3.5e-5
  • LoRAのタイプ:LoCon
  • エポックの数:10
  • ネットワークのランク(次元/アルファ):64/1
  • 精度:Full BF16
  • ハードウェア:1x RTX 3090 24GB

Chenkin RF

  • ソフト:Kohya sd-scripts Bluvoll fork
  • オプティマイザ:CAME
  • スケジューラ:Constant
  • UNetの学習率:1e-4
  • TE1の学習率:7e-5
  • TE2の学習率:3.5e-5
  • LoRAのタイプ:LoCon
  • エポックの数:10
  • ネットワークのランク(次元/アルファ):64/1
  • 精度:Full BF16
  • ハードウェア:1x RTX 3090 24GB

Anima

  • ソフト:LoRA Easy Training Scripts CLI
  • オプティマイザ:CAME
  • スケジューラ:Constant
  • DiTの学習率:4e-6
  • LoRAのタイプ:LoKr フル行列
  • エポックの数:20
  • 解像度: 512px
  • ネットワークのランク (次元/アルファ/因数分解): 512/1/4
  • 精度:Full BF16
  • ハードウェア:1x RTX 3090 24GB

Mugen

  • ソフト:Kohya sd-scripts Bluvoll fork
  • オプティマイザ:CAME
  • スケジューラ:Constant
  • UNetの学習率:1e-5
  • TE1の学習率:7e-5
  • TE2の学習率:3.5e-5
  • LoRAのタイプ:LoKr フル行列
  • エポックの数:16
  • ネットワークのランク (次元/アルファ/因数分解): 512/1/4
  • 精度:Full BF16
  • ハードウェア:1x RTX 3090 24GB

FAQ

ライセンス

このLoRAモデルはApache License 2.0の下で公開されています。

スペシャル・サンクス

連絡先

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