Hello everyone,Since the release of the flux-training for the AI Toolkit, I've been experimenting with creating various LoRAs. So far, I've made about ten, including one based on myself, and the results have been amazing.Today, I'm excited to share my first public release. Please keep in mind that this is a work in progress. I plan to continue refining and training additional versions, and I'll update this space with any improvements.This LoRA is focused on Saya Hiyama, the renowned Japanese weather news anchor.Trigger Word: SayaHiyamaTraining Details:Software Used:<ul><li>AI Toolkit: For training the model</li><li>SnapIt: Developed by <a target="_blank" rel="ugc" href="http://nibbler.digital">nibbler.digital</a>, used for capturing specific areas of your desktop at a precise size</li><li>My AI Server: Running on Ubuntu without a desktop environment</li></ul>Hardware:<ul><li>RTX 4090: 24GB VRAM</li></ul>Settings (Modified from the default AI Toolkit configuration):<ul><li>The only change I made was increasing the training steps from 2000 to 2500. Both 2000 and 3000 steps yielded good results, so it may depend on your images and specific requirements.</li></ul>In Comfy, I set the LoRA strength to 1.25. Sometimes 1.00 works well, and occasionally 1.10 is a better fit. I recommend experimenting to find what works best for you. ### 皆さん、こんにちは。AIツールキットのフラックストレーニングがリリースされて以来、私はさまざまなLoRAの作成に取り組んでいます。これまでに約10個作成しており、その中には自分自身をベースにしたものも含まれています。結果は素晴らしいものです。今日は、初めて公開リリースすることを楽しみにしています。まだ開発中であることをご理解ください。今後もさらに改善を重ね、アップデートがあればこちらに共有します。このLoRAは、日本の有名な気象キャスター、檜山沙耶さんに焦点を当てたものです。トリガーワード: SayaHiyamaトレーニングの詳細:使用したソフトウェア:<ul><li>AIツールキット: モデルのトレーニングに使用</li><li>SnapIt: <a target="_blank" rel="ugc" href="http://nibbler.digital">nibbler.digital</a>が開発、特定のサイズでデスクトップの領域をキャプチャするために使用</li><li>私のAIサーバー: デスクトップ環境なしでUbuntuを実行</li></ul>ハードウェア:<ul><li>RTX 4090: 24GB VRAM</li></ul>設定（AIツールキットのデフォルト設定から変更）:<ul><li>トレーニングステップを2000から2500に増やしただけです。2000ステップと3000ステップのどちらでも良い結果が得られましたので、使用する画像や特定の要件に応じて変わるかもしれません。</li></ul>Comfyでは、LoRAの強度を1.25に設定しました。1.00が適していることもありますし、1.10が良い場合もあります。いろいろと試して、自分に合った設定を見つけてください。

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