Pantyliners

固定説明：NLP共通

「NLPと付いているLORAは自然語プロンプトとDanbooruタグのハイブリットキャプションで学習しています。」

同封している「natural_prompt_generator_v6.py」にお腹の向きを指定する項目もあります。説明が分かりにくい場合はお腹の向きだけチェックしてコピペしてください。

-----------------------------以下更新履歴----------------------------------

2025.11.08

PantylinersNLP_v20.1_CIVITAI（紐無し版）

PantylinersNLP_v20.11_CIVITAI（紐無し版のリサイズ前）素材作成用

2025.10.12

PantylinersNLP_v20_CIVITAI

要約：1.データ軽量化。2.モーション追加。3.正則化追加。※説明文はGPT作成。私は日本語以外アイドントノーです。

🇯🇵 日本語説明

① 本モデルは DIM=32 で作成後、Kohya_lora_trainer を使用し DIM=8 へ間引き（軽量化）しています。 　間引き時に模様再現が困難なタグは学習タグから削除しましたが、自然語キャプションは維持しています。

② ポーズ固着回避のため、GPTの提案に基づき学習時のリピート回数を減らし、減らした分の補完として教師画像を複製。 　それぞれを 右上2％／左下2％クロップ → 元解像度にリサイズし使用しています。 　リサイズには Adobe Photoshop 2025 の「ディティールを保持 2.0」を使用しました。

③ GPTの提案により、ベースモデルが明確に保持している特定の発火タグに対して、 　位置変更を誘導するタグおよび位置微調整用の自然語キャプションを付与しています。 　発火タグを使用すると、LoRA適用時に生成位置が意図的に変化します。

④ 正則化データセットには Full Back Panties LoRA の素材を流用・適用しています。 　効果が弱い場合は、補助タグとして full back panties, を併用してください。

⑤ 動作確認はキャラタグ+このLORA、キャラLoRA+このLORAで実施。 　学習確認はベースモデルに対し、品質プロンプト／ネガティブプロンプトを使用せず、学習キャプションをそのままペーストし、 　学習解像度・推奨CFG値・推奨サンプラーにて検証しています。