upload 2025/04/27

FramePack/H/horse_stomach_bulge_fpack_i2v_v3.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:611c451f58203357340876edf65eb6a733c2f49b9d93fcb44592f2894ecb12fb
+size 275426408

FramePack/H/horse_stomach_bulge_fpack_i2v_v3.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+馬姦腹ボコLoRA
+anal/vaginal ,horse, stomach bulge, bestialityで呼び出し
+馬のペニスによる抽挿と腹ボコを出します
+抽挿と腹ボコのきれいな連動はガチャ要素です
+たまに動きの出ない動画が生成されますが、だいたいはシードガチャで動き出すと思います
+馬の体が画面外大半の場合、動いたときにやや貧相なケースもあります

FramePack/S/sex_cross-section_bulge_fpack_i2v.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4d94cfd44442f10b369808ef121e22c1210d97396be980b96a3d4c43140139bf
+size 275426408

FramePack/S/sex_cross-section_bulge_fpack_i2v.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+断面図抽挿LoRA
+anal/vaginal,cross-sectionで呼び出し
+性行為と断面図部分を連動して動かします
+腰振りと断面図でのペニスの動きのきれいな連動はガチャ要素です
+コマ数が少なめの動画でも学習しているためか、ややアニメにカクつきがみられます

FramePack_LoRAReadme.txt

@@ -0,0 +1,51 @@
+■このファイルについて
+FramePackの基幹モデルで作成したLoRAの説明書です
+FramePackの基幹モデルでの出力（musubi-tuner上）のみ確認しています。
+学習にはmusubi-tunerを使用しています
+
+学習設定は以下で回しています、参考まで（グラボは5090を使用）
+
+・dataset.tomlの記述は以下
+[general]
+resolution = [640,640]
+caption_extension = ".txt"
+batch_size = 1
+enable_bucket = true
+bucket_no_upscale = false
+
+[[datasets]]
+max_frames = 109
+frame_extraction = "full"
+num_repeats =5
+
+・学習コマンドは以下
+accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 fpack_train_network.py --dit %dit_path% --vae %vae_path% --text_encoder1 %text_encoder1_path% --text_encoder2 %text_encoder2_path% --image_encoder %image_encoder_path% --dataset_config %config_path% --flash_attn --split_attn --mixed_precision bf16 --fp8_base --fp8_scaled --blocks_to_swap 16 --optimizer_type adamw8bit --learning_rate 1e-3 --gradient_checkpointing --timestep_sampling shift --weighting_scheme none --discrete_flow_shift 3.0 --max_data_loader_n_workers 2 --persistent_data_loader_workers --network_module networks.lora_framepack --network_dim 32 --max_train_epochs 5 --save_every_n_epochs 1 --seed 42 --output_dir %output_path% --output_name %output_name%
+
+
+・動画素材数は35～55程度。fps30、フレーム数は37～109overまで色々（大半109以上）
+・2次元と2.5次元素材のみ使用
+・タグは1フレーム目の画像でtagger、自然言語なし
+・--blocks_to_swap 16は5090用設定です。数字を増やせばVRAM24GBでも十分学習できると思います
+・--dynamo_backend INDUCTOR --dynamo_mode defaultは速度向上が見られず
+・--learning_rate 2e-4で学習したところ、ほぼ学ばなかったため1e-3に変更
+・--vanilla_samplingも試しましたが、明るさがちらつくようになっていくためそちらの学習は止めました
+・5090でおよそ3000steps、10時間ほどかかります。
+・--fp8_base --fp8_scaledを抜いてbf16で学習すると、何故か明らかに精度が落ちたため、fp8の2つを設定して学習しています
+　（生成はfp8にしていないにもかからわず）
+
+
+■sex_cross-section_bulge_fpack_i2v
+断面図抽挿LoRA
+anal/vaginal,cross-sectionで呼び出し
+性行為と断面図部分を連動して動かします
+腰振りと断面図でのペニスの動きのきれいな連動はガチャ要素です
+コマ数が少なめの動画でも学習しているためか、ややアニメにカクつきがみられます
+
+■horse_stomach_bulge_fpack_i2v_v3
+馬姦腹ボコLoRA
+anal/vaginal ,horse, stomach bulge, bestialityで呼び出し
+馬のペニスによる抽挿と腹ボコを出します
+抽挿と腹ボコのきれいな連動はガチャ要素です
+たまに動きの出ない動画が生成されますが、だいたいはシードガチャで動き出すと思います
+馬の体が画面外大半の場合、動いたときにやや貧相なケースもあります
+