Textual Inversionだけど、やっぱりナニか物自体を覚えさせるのは一筋縄ではいかないみたい
完全に憶測だけど「入力画像をSDで再現して、その後テンプレートファイル内のプロンプトで画像生成、再現したお手本画像と比較して学習を進める」って感じの動作だと思う
とりあえず6敗してわかったことは
・Number of Token〜は、その単語を何個のトークンとして解釈するかの数値
例えば「chinchin」を75設定で学習させると、「chinchin」だけで75トークン消費するようになる。当然少なく設定するのが推奨
・テンプレートの影響を大きく受ける
例えばデフォルトのsubjectテンプレートで学習させた場合、UMAとして図鑑に掲載されたちんこみたいなイラストが生成される一方
>>253のプロンプトをテンプレートにして学習させた結果、「a nake nude girl and a chinchin」だけで>>253のプロンプトに近いえっちなイラストが出るようになった
これはプロンプト自体を1トークンに圧縮できる可能性を示唆してる。例えば>>573のプロンプトと出力画像をTIに入れて学習させれば
1トークンの単語で最高級パンツと構図を指定することができるようになるかもしれない
また「安定しないが時折奇跡の一枚を出す」プロンプトも、出力画像とプロンプトをセットで学習させることで打率を高めることができるかもしれない（この場合はVectorTokenを大きくしてもいいかも）