<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/1331903/pantyliners">https://civarchive.com/models/1331903/pantyliners</a><span style="background-color:rgb(31, 32, 35);color:rgb(193, 194, 197);font-family:-apple-system, BlinkMacSystemFont, &quot;Segoe UI&quot;, Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif, &quot;Apple Color Emoji&quot;, &quot;Segoe UI Emoji&quot;;font-size:14px">Illustrious版はこちらのページです。※ファイル名にCIVITAIが記載されているのは自国の法律解釈対応と商標的なロゴマークが教師画像にある場合モザイクや黒バーを手作業で修正しているため、何も修正していないデータセットとの区別。AI生成時にはモザイクや黒バーはベースモデル依存です。<span style="background-color:rgb(26, 27, 30);color:rgb(193, 194, 197);font-family:-apple-system, BlinkMacSystemFont, &quot;Segoe UI&quot;, Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif, &quot;Apple Color Emoji&quot;, &quot;Segoe UI Emoji&quot;;font-size:16px">-----------------------------以下更新履歴----------------------------------2026.06.08階層未調整のPantylinersV11_NLP_FULL_CIVITAI_anima_baseV10_Step1799こだわりの模様や装飾プリント多少犠牲になりますが下記の設定で画風への影響が悪くない感じでした。「Anima LoRA Block Weight」1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0 「Anima_LoRA_Block_Tools_PythonInstalled_NODEPS_BF16_SAFE_SCALE」B3-13,23-27_zeroed2026.06.06<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/2544636/wai-anima">WAI-ANIMA</a>用に調整しています。キャラLORAやキャラタグを使用してください。shift値は低い方が濃くなります。CFGは5を使用しました。付属：①階層調整スクリプトにLBWのweight作成ツール0606Anima_LoRA_Block_Tools_PythonInstalled_NODEPS_BF16_SAFE_SCALE_LBW_BUILDER_JP.zip②学習キャプションを編集して短い自然語プロンプトにしたプロンプト集③他トリガーテキスト---------------------------------------------------------------旧ページ更新内容<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/1331903/pantyliners">https://civarchive.com/models/1331903/pantyliners</a>2026.05.29<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/2544636/wai-anima">WAI-ANIMA</a>の解放が6/3なので動作確認ができていません。anima_baseV10にて学習。画風の変化が激しいためキャラLORAやキャラクタータグを使用して生成をおすすめします。階層調整を行っていないLORAです。基本的にそのまま使用できますがLBWや階層調整ツールで微調整できます。生成物のコントラスト不足修正のためGPTの指示により数枚の鮮明な背景画像をanima_baseV10にて生成し教師画像に混ぜました。付属：anima_baseV10、hosekiLustrousmixAnima_animaV10、animayume_v05、のサンプル。階層調整tool、学習設定、自然語prompt作成tool、トリガーテキスト※kohya_lora_param_guiのプリセットについて設定ファイルを編集して元：&lt;TimestepSamplingType&gt;Sigma&lt;/TimestepSamplingType&gt;を修正：&lt;TimestepSamplingType&gt;Sigmoid&lt;/TimestepSamplingType&gt;に変更しています。kohya_lora_param_guiでの配布プリセットのデフォルトは「Sigma」です。2026.05.14テストその2<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/2454865/any-anima-preview-for-lora-training">Any Anima Preview (for LoRA training)</a>にて学習。<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/2544636/wai-anima">WAI-ANIMA</a>用に調整しています。2026.04.26animaOfficial_preview3Baseにて学習。<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civarchive.com/models/2544636/wai-anima">WAI-ANIMA</a>用に調整しています。ComfyUIのLORAメタデータを見る方法がわからないためsample-kohya_lora_param_gui_xmlora.zipにsampleと学習設定同封。<a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/RedRayz/Kohya_lora_param_gui">RedRayz-Kohya_lora_param_gui- GUI for kohya-ss sd-scripts</a>を使用し高速プリセットのDIM/ALFAを調整程度。（RAdamScheduleFreeは何度やっても学習しないのでCAMEを使用しました） テスト版のため学習素材のモーションパターン大幅に除外しています。生成時の質感に対応した質感指定を3種追加しています。①指定なし＝masterpiece質感②anime coloring＝アニメセル塗（aminaのアニメセル塗指定はanime screenshot）③painterly shading＝手塗風基本タグ<pre><code>underwear under clothes, pantyliner, white pantyliner between skin and panties, layered crotch, crotch panel, symmetrical side tapes, skin under panties,</code></pre>体のお腹が向いている方向（animaのプロンプト追従が素直なため下半身の180度回転を防ぐ）<pre><code>※下着の向き上下左右に対し、お腹が向いている方向を自然語とタグで学習させています（内はタグ）

Her abdomen is facing up.
　→ キャラが仰向けになっている状態（on back）

Her abdomen is facing front.
　→ キャラが正面（カメラ側）を向いている状態（facing viewer）

Her abdomen is facing down.
　→ キャラがうつ伏せになっている状態（on stomach）

Her abdomen is facing back.
　→ キャラが背中をこちらに向けている状態（from behind）

Her abdomen is facing left.
　→ キャラの身体が画面向かって左側を向いている状態（side view, facing left）

Her abdomen is facing right.
　→ キャラの身体が画面向かって右側を向いている状態（side view, facing right）</code></pre>

Pantyliners Anima-Base-v1.0

<a target="_blank" rel="ugc" href="https://civitai.red/models/2544636/wai-anima">WAI-ANIMA</a>用に調整しています。

Files with SHA256: 31b1128b278808c762c93f22ee7d359adc289e13a72ea4debba9fa7747ac4c1b