🟡:Flux モデル 🟢:SD 3.5 モデル 🔵:SD XL モデル 🟣:SD 1.5 モデル 🔴:期限切れ モデル

🟡STOIQO NewReality は、写真級のコンテンツを生成するために設計された最先端のモデルです。これは、ポートレートの細部を捉え、圧巻の風景を探索し、類まれな多様性と精密さで神話的な生き物を生き生きと再現する力をユーザーに与えます。このモデルは、高品質な結果を求めるアーティストやクリエイター向けに最適化されており、ダイナミックな照明管理と繊細なテクスチャーを特徴としています。トップクラスのクリエイティブワークに最適なツールです。

バージョンと推奨設定:

• メインサンプラー: dpmpp_2m+ sgm_uniform

• CFG: 3+ | ステップ: 30+

• （推奨）: CFG: 5 | ステップ: 40

ここで、NewReality の SD3.5 への最初のファインチューニングテストを公開します。アルファ版の最初の目標は、再現可能な被写体の範囲を拡大し、写真的要素とテクスチャーに焦点を当てることです。今後のファインチューニングでは、個々のコンポーネントや細部にさらに注力します。

メインダウンロード（フル 26GB） は、t5xxl_fp16、clip_l、clip_g、VAE がすべて含まれる AIO バージョンです。

サイドバーのファイルセクションでは、セカンダリーダウンロード（プリューン済み 16GB） もご用意しています。こちらはモデルのみを含むバージョンで、fp8、fp16、または新しい clip_l や t5 を試したい場合に、ご自身で選択した clip を併用できます。

• メインサンプラー: Euler+ Beta

• ガイドランス（Forge では 'Distilled CFG Scale'）: 2+ | ステップ: 15+

• （推奨）: ガイドランス: 2.5 | ステップ: 25

NewReality FLUX.1 Dev はアルファ版に到達しましたが、Flux コンポーネントについてはまだ実験段階です。Unet アーキテクチャの開発は当初の予想よりもはるかに時間と労力を要することが判明しました。そのため、初期段階ではより小規模で頻繁な更新をリリースし、貴重なフィードバックを収集する予定です。モデルに存在する既知の問題点を十分に認識しており、皆様からのご意見がそれらの解決と改良に不可欠です。

メインダウンロード（フル 11GB） は Unet のみを含むバージョンです。fp8、fp16、または新しい clip_l や t5 を試したい場合、ご自身で選択した clip と併用できます。

サイドバーのファイルセクションでは、セカンダリーダウンロード（プリューン済み 20GB） として、t5xxl_fp16、clip_l、VAE がすべて含まれる AIO バージョンをご用意しています。

注意: 「フル/プリューン」 の表記は、Unet をメインダウンロードとして保持するためのもの です。それ以外のバージョンは AIO をメインとしています。両モデルの構成は上記の通りです。

リファイナーは不要で、Clip と VAE は含まれています

• メインサンプラー: dpmpp_sde + Karras

• CFG: 2+ | ステップ: 15+

• （推奨）: CFG: 4 | ステップ: 30

NewReality XL PRO は、プロンプトへの準拠性を強化することを目的にファインチューニングされたモデルであり、「PRO」（PRO-mpt）という名前がつけられています。このバージョンは照明と画像構成の管理に優れており、与えられた指示に基づいてより洗練され精密なビジュアル出力を実現します。

リファイナーは不要で、Clip と VAE は含まれています

• メインサンプラー: dpmpp_3m_sde + Exponential

• CFG: 2+ | ステップ: 15+

• （推奨）: CFG: 4 | ステップ: 20

リファイナーは不要で、Clip と VAE は含まれています

• メインサンプラー: dpmpp_sde + karras

• CFG: 1+ | ステップ: 4+

• （推奨）: CFG: 2 | ステップ: 4

Clip と VAE は含まれています

• メインサンプラー: dpmpp_sde + karras

• CFG: 2+ | ステップ: 15+

• （推奨）: CFG: 5 | ステップ: 25

クレジット:

NewReality は、何百回ものトレーニング、モデルのマージ、LoRA（低ランクアダプテーション）、特定のブロックやキャプションのファインチューニング、加算・減算マージを繰り返した膨大な作業の結果です。このプロセスの複雑さゆえ、すべての決定や実験を段階的に正確に説明することは困難です。しかし、直接的な影響があったにせよ、学びの過程で得られた知見が、最終製品の形成に重要な役割を果たしてきました。

その複雑さと課題を踏まえ、このプロジェクトに直接的・間接的に貢献してくれたモデルの作者たちに、心から感謝の意を表します。最終版に組み込まれたかどうかにかかわらず、彼らの作品は、私たちにインスピレーション、洞察、進歩をもたらしてくれました。

このプロジェクトを支えてくれたすべてのクリエイターの皆様に、深く感謝申し上げます。皆様にも、彼らの作品を探索し、支援してくださることを強くお勧めします。彼らの活動がコミュニティにもたらす価値は、称賛に値します。

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