■※注意事項※
　LECOは性質上『画像生成に使用するモデル自体で学習していないと、効果が著しく低下する』可能性が高いです。

　また、1.5系の頃のLECOと異なり、派生系のモデル間でもLECOの利きに大きな差が出る場合があります。
　特に『純正ponyで生成したLECOはebara系の派生モデルとは相性が著しく悪い（効果が出ない）』ことを理解しておきましょう。
　ebaraと7thAnimeXLPonyA_v1.0はお互いのLECOでも一定の効果は得られますが、やはり効きがやや悪かったり強度を上げる程LECO学習元のモデル傾向に画風が寄っていきます。
　その為『基本的にはLECO学習モデルと画像生成に使用するモデルは一致させる方が使い勝手が良い』のは確かです。
　

■ファイル名の例1：
『after sex_100_XL_LECO_anima31_last.safetensors』
というファイルの場合、

	erase対象のワード：after sex
	iterations：100
	種別：XL_LECO
	baseモデル：anima31（魔神3.1)

と読み解けます。
後述するr記載が無いものは全て『rank:4,alpha1.0』です。


■ファイル名の例2：
『1girl_100_r8_XL_LECO_7thAniponyA_v10_last.safetensors』
というファイルの場合、

	erase対象のワード：1girl
	iterations：100
	種別：XL_LECO
	baseモデル：7thAniponyA_v10
    rank:8
    alpha:2.0(alphaはrank/4で生成)

となります。
ebaraの頃まではrank4を主体に作成していましたが、『既存生成画像のレイアウトをそのままに、画像全体に万遍良く効果を出したいタイプのLECOはrank:8が一番効果的に使用できた』という個人的な検証結果が出たためrank8で量産しています。
ただ、『LECO効果により特定箇所を改変するようなタイプのLECO』についてはrank8よりrank32の方が好ましい結果を出しやすい気がします。
上記の理由により、試験的に7thXLの『bukkake』『pillory』のみrank32まで存在します。(rank64以降に上げても、ファイルサイズが肥大化するだけでLECO品質はむしろ悪化した)
ぶっちゃけ『bukkake』についてはrank32は構図破綻が早くおススメしません。何か優位性があれば報告いただけると嬉しいかもです。
逆に『pillory』はrank32の方が首枷オブジェクトが安定する気がしました。


■活用のコツ
対象ワードと合わせて使用することを前提としています。
また、iterations100は特に、学習ステップが少な目かつ『guidance_scale:1.0』のため、
LECO使用の際に効きが悪い場合には思い切って-3,-5,-10など大きな値を入れてみましょう。
※rank：8で作成している7thXL用については-2までで十分な効果は発揮すると思います。
       IllustriousXLv01での作成分についてはr8でも効果が弱いものが多いようです。
       効果が表れにくい場合は、-20以上の数値を積極的に指定しつつ使用に適した数値を模索していきましょう。
     
■このLECOって意味ある？ ワード自体の強度上げたら良くない？
ワード自体の強度だけで画像を調整する場合、強度によって画像に大きな差が生まれがちです。
ワード自体の強度１を起点として、LECOで強度を調整してやると、画像全体への影響が少なくて済みます。