For WAI illustrious V10.
WAI illustrious V10での使用を想定したLoraです。
https://tensor.art/models/826097141014419174
高Factor Lokr Prodigy二度焼き。
高Factor Lokrは各所での情報どおりスタイルとキャラをかなり忠実に学ぶことが確認できたが、衣装再現度はそうでもない。
複数概念の習得はおそらくあまり得意でないという性質が指摘されているが、今回の結果から考えると衣装バリエーションを覚えるのがそもそも苦手そう。
衣装再現度については通常Lora（LierLa）のほうがディテールをよく捉えるというネット情報があった（ただしディテールが何を指すかについて見解の相違があり、そもそもディテールはVAEの領分だという意見もあるが、今回の場合は衣装の細部の表現の正確さをいっている）が、今回の結果はその通り。
雰囲気は似るが、衣装がときどきアレンジされるので意外とガチャ回数が多くなりがち。
あと、LyCORIS公式論文通り硬直性が高めなので、プロンプト追従性が悪く（プロンプトを無視する傾向が強い）、表現の幅が狭くなりがち。
論文通り原作忠実度、つまり雰囲気再現度がいいので、トレーニング設定で弱点を克服できるかが今後の課題。
今回はProdigyを使ったのが悪かった可能性もあり、optimizer変えれば改善できる可能性がある。
高Factorで見栄えがかなりよくなる以外は欠点も多いアルゴリズムで、わりとピーキーなところもあり、Factorを下げるとファイルサイズが少なくなる以外にほとんどメリットがないアルゴリズムなのだけど、tensor.art公式はやたらLokr推し。
経験上、LoHAのほうが最終的には扱いやすいものが作れる気がするので、トレーニングでLoHAを実装してほしいところ。