NoobaiCyberFix
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このバージョンについて
モデル説明
NoobaiCyberFix 3.0
レシピ
NoobaiCyberFix 3.0のレシピはNoobaiCyberFix 1.0と同じですが、NoobAI Elipson 0.75の代わりにNoobAI Elipson 1.1を使用しました。
推奨CFG:7-10
新推奨ネガティブプロンプト
lowres, (worst quality, low quality:1.2), (bad anatomy, bad hands:1.4), abstract
NoobaiCyberFix 2.0
レシピ
NoobaiCyberFix 2.0のレシピはNoobaiCyberFix 1.0と同じですが、NoobAI Elipson 0.75の代わりにNoobAI Epsilon 1.0を使用しました。
明るさ
NoobAI Epsilon 1.0はプロンプトに対してはるかに強く反応するため、画像が過度に明るくなる場合はCFGを下げることをお勧めします。「low quality, worst quality」タグの強度も軽減することをお勧めします。
新推奨ネガティブプロンプト
lowres, worst quality, low quality, (bad anatomy, bad hands:1.4), abstract
解剖学、キャラクター、スタイル
また、NoobAI Epsilon 1.0はやや解剖学的な問題が増えており、その結果NoobaiCyberFix 2.0もNoobaiCyberFix 1.0よりもやや解剖学的な問題が目立つようになりました。そのため、私は依然として一部のケースではNoobaiCyberFix 1.0を好んで使用しています。一方で、NoobAI Epsilon 1.0はNoobAI Epsilon 0.75よりもキャラクターやスタイルをよく理解しているため、NoobaiCyberFix 2.0もそれらをよりよく把握しています。NoobaiCyberFix 2.0とNoobaiCyberFix 1.0の両方を試して、好みの方を選択することをお勧めします。
NoobaiCyberFix 1.0
このマージの目的
このモデルの目的は、モデルNoobAI-Epsilon075の解剖学的問題を修正しつつ、その知識とスタイルを100%維持することです。NoobAI-Epsilon075は優れたモデルで、Danbooruのほとんどすべてのキャラクターやスタイルを理解していますが、解剖学的な問題があります。このマージはその問題を完全に解決します。NoobAI-Epsilon075をSFW用途で使用している場合、このマージ版と元のモデルとの違いはほとんど気づかないでしょう。なぜなら、このマージの目的はNoobAI-Epsilon075のすべての知識を維持することであり、視覚的にもほぼ区別がつきません。しかし、文化人でPonyモデルが好きな方には、このマージ版が非常に魅力的でしょう。なぜなら、このマージ版はモデルにPonyレベルに近い優れた解剖学的知識を提供するからです。
推奨ネガティブプロンプト
lowres, (worst quality, low quality, bad anatomy, bad hands:1.3), abstract, signature
マージのレシピ
- 一時モデルを作成
TempModel = NoobAI-Epsilon075 + cyberrealisticXL_v31 - stable-diffusion-xl-base-1.0
- TempModelからCLIPを削除し、NoobAI-Epsilon075のCLIPで置き換えます。
このステップはComfyUIで行いました。
ワークフローはこちら
/model/991574?modelVersionId=1110897
このマージの論理
cyberrealisticXL_v31は特定のスタイルを持たない汎用モデルであり、stable-diffusion-xl-base-1.0と同様です。したがって、任意のモデルのstable-diffusion-xl-base-1.0の重みをcyberrealisticXL_v31の重みに置き換えても、モデルのスタイルや知識に大きな変化は生じません。しかし、cyberrealisticXL_v31はsd-xl-1.0よりもはるかに優れた解剖学的知識を持っており、このため、任意のモデルの解剖学的知識を大幅に向上させるはずです。NoobaiCyberFixの場合、この効果はまさに期待通りに発揮されました。理論上、このレシピは解剖学的知識を向上させたいあらゆるモデルに適用できます。
これらのモデルの作成者たちに心より感謝します!






