DHXL_v1.0

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Snapvuモデルの使い方を学ぶには、こちらの記事をお読みください。

半年かけて、ついに私のベースモデル「DHXL」を完成させました。私はこのモデルに膨大な時間、費用、労力を注いだ唯一の存在だと自負しています。DucHaitenXLはIL 0.1から学習されており、SDXLアーキテクチャをベースにしつつ、より高い解像度（1:1の1250x1250）で構築されています。DHXLは膨大なデータセットで学習されました。以前、PONYモデルを学習した経験から、私は異なるスタイルをstyle_0からstyle_48までの49個の固有のキーワードに分類しました。しかし、PONYとは異なり、これらはスコアのような品質基準のキーワードではなく、特定のアートスタイルに対する優先度マーカーです。必要ないと感じた場合は、使用しなくても構いません。後日、各キーワードの具体的な効果について詳細なガイドを執筆する予定ですが、それは別の投稿で行います。49のスタイル活性化キーワードは、個別に、または組み合わせて使用することで独自の新しいスタイルを生み出すことができます。ただし、最大6つのスタイルまでを組み合わせるのが最適です。それ以上に増やすと、安定性が低下します。

モデルの使用方法に関する詳細なガイド：
https://civitai.com/articles/11924/introduction-and-user-guide-for-new-model-base-dhxl
/model/1291404/dhxlv10

スタイル一覧：
https://civitai.com/articles/12196

例：
"style_12, style_9, style_22, style_8, style_24, style_37, BREAK"

「これはLoRAとどう違うのですか？」と質問する方もいらっしゃるかもしれません。違いは、LoRAは一度に複数使用できない点です。LoRAはチェックポイントにその構造を強制的に適用しますが、この方法はベースモデルとユーザーが定義したスタイルの間で相互に妥協する仕組みであり、両者の共通理解を促進します。

推奨設定：

DPM++ 2M
SGM Uniform
50ステップ
CFG 8.5

2D-2.5D 否定プロンプト：

(worst quality:1.5), (low quality:1.5), bad anatomy, bad or heavily deformed hands and fingers, extra limbs, missing limbs, conjoined fingers, signature, username, artist name

3D-リアルistic 否定プロンプト：

(worst quality:1.5), (low quality:1.5), (normal quality:1.5), lowres, bad anatomy, bad hands, multiple eyebrows, cropped, extra limb, missing limbs, deformed hands, long neck, long body, signature, username, artist name, conjoined fingers, deformed fingers, ugly eyes, imperfect eyes, skewed eyes, unnatural face, unnatural body, error, painting by bad-artist