#RunPod

3キャラ合体LoRAに化粧オンオフ持ちの4人目(くらら)を追加、518枚(配分複製896)・rank256・約21.5時間で合体学習しep100を採用。AI生成マルチ素材の頭身インフレ実測と対策、エポック進行で起きるキャラ意匠の低率漏れと採用範囲の決め方、複数人ではmakeoffが効かない理由、プロンプト全指定で4人立ち・密着とも一発率6/6まで。

顔の造形は同一のまま化粧だけをオンオフする切り替えをキャラLoRAに焼き込めるか、Anima-Base+RunPodで3回学習して検証。無記述で焼き込んだ属性をタグで引き算する設計はcfg1.0で原理的に効かず、存在タグの足し算に転換して両方向の切り替えを達成(採用ep140)。RunPodのpod速度ガチャ対策も。

AnthropicのJ-lens実装をQwen3-4B-Instruct-2507用に自作（4090で51分・約1ドル）し、単一層SFT文体校正器の差し込みモデルを層ごとに読む。出力は入力そのままなのに、内部はベースと大きく違っていた。

RL限定だった単一層訓練の層局在（arXiv 2607.01232）をSFTで追試する。Qwen3-4Bの深さ25/50/75%を1層ずつフルランク学習し、同一データで再学習したLoRAベースラインと比較。eval_lossには論文と同じ中間層の局在が出たが、書き換えを実際に流すと数字と別の顔になった。

エンコーダ検出器が拾えなかった意味判定側の4割をQwen3-4Bに渡す。自ブログの修正ペア799件で書き換えまで学習させ、量子化して手元の8GB GPUと16GB Macで動かすまでの記録。

けい・かな・こはるの3キャラを1本のAnima(Qwen-DiT) LoRA(rank256・294枚)に合体し、学習を初めてBlackwell(RTX 5090, sm_120)で走らせた実機ログ。4090から差し替える環境スタック(cu128/torch2.8/SDPA)、最弱キャラがキャプション非対称で他キャラに吸収される原因と直し方、ControlNetなしでトリガーのみ＋ep143で密着3人を描き分けるまで。AnimaやQwen-DiTでマルチキャラLoRAを学習する人向け。

v1（rank64・単体データのみ）で残った2体接触の属性移りと融合を、rank128と2体学習データ20枚で焼き直して解消。膝乗せはDanbooruタグで成立。Anima(Qwen-DiT)でマルチキャラLoRAを焼く人向けの実機検証。

2体のキャラLoRAを1本の Anima LoRA に合体し、RunPod で2人を絡ませられるか検証。ハグや抱っこは成立、膝乗せは脚が融合。手足が積層なら出て交差なら破綻するのが境界線で、当たりは ep100。

standingでも脚が曲がるキャラLoRAを、素材を足さずポーズ付き全身を引いて直した。トリガーが学習分布を体現する原理の答え合わせ。

WAI-Animaで作ったキャラLoRAを本家Anima-Baseで焼き直した。トリガー単体で出る実用LoRAになり顔はv1超え、ただしインテークは天井。

WAI-Animaで生成した画像だけを学習素材にして、同じWAI-Anima向けのオリキャラLoRAを焼いた記録。学習データとモデルが同じ分布なのでdistribution shiftがほぼゼロになり、前作のep150に対しep20でスイートスポットに到達した（7.5倍速）。トリガーで焼ける要素とタグが要る要素の切り分け、構図制御の効き方まで実機で検証した。

v3 のキャプション据え置きで学習量だけ Anima 公式推奨の 12,000+ ステップまで増やしたら、ep150〜180 で方向ヒット率 100%、ep200 で 0% に急落、ep227 で 67% まで部分回復、という非単調な曲線が出た。1枚あたり露出 600〜720 回が sweet spot、800 回超で catastrophic forgetting。learning_rate 2e-5、約11時間 / $10 のRunPod学習と sweet spot エポックスキャンを記録。