Photomatix

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v3v3 LCMv3 LCM Inpaintingv2 LCMv2v2 Inpaintingpx-realistika (refiner)v1v1 Inpainting

詳細

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モデル説明

Photomatix v3（LoRAテスト用に追加）

  • 標準的なSD 1.5の使用

Photomatix v3 LCM

  • CFGスケール：1.5–3.5

  • LCMサンプラーを使用（または組み合わせ）、ギャラリーを参照

  • 3–8ステップ。ControlNetやIP Adapterなどのツールを使用する場合は20ステップ以上を使用

  • 標準的なSD15解像度または1024x768以上

  • LCMサンプラーでアップスケーリング

Photomatix v2 LCM

実験的なLatent Consistency Modelの使用方法>

  • CFGスケール：1–1.5

  • 推奨されるサンプラーを使用（この記事で詳細を参照）

  • 4または8ステップを使用（ギャラリーを確認）

Photomatix v2 変更点

  • シネマティックな出力を目的とした実験的なモデルマージ

  • PhotomatixおよびSDXLスタイルに対応するように調整：Githubからスタイル全体のコレクションをダウンロード：PX-Styles

  • 標準的な解像度（512x512、512x768、768x768、960x640、1024x768、768x896、1024x1200）

  • v2モデルを精緻化するための実験的px-realistikaモデル（Refinerモデルで0.3–0.6のスイッチを使用）

例についてはギャラリーをご覧ください。v2およびRefinerモデルについてさらに読む（記事へのリンク）

Photomatix v1

RT（実験的）バージョン： A4000でテスト済み（RTX 3090やRTX A6000などの他のRTX Ampereカードではテストされていません）。このバージョンは上級者向けであり、TensorRT拡張機能とNVIDIA TensorRTが必要です。

この記事でインストール方法をよくお読みください。このバージョンは最大832x832の作業サイズでレンダリング速度を2倍に向上させます。インストール後、.trtファイルをHuggingFaceにホストされたものをstable-diffusion-webui\models\Unet-trtにダウンロードし、GUIリストからチュートリアル通りに選択できます。記事で説明されているように、これらの実験用にA1111の別インストールを作成することを推奨します。

Photomatixは私が実験で使用しているマージモデルです。他のモデルとの整合性を保つためにアップロードしています。多くの解像度や設定で驚異的な性能を発揮し、最高のマージ・トレーニングベースモデルと同等の結果が得られます。フォトリアリスティックな出力だけでなく、コンセプトデザイン向けの多様なクリエイティブスタイルも生成可能です。モデルとその使用法についてさらに読むにはこちらをご覧ください。

強み： 一貫性があり、汎用的、現実的、バランスが取れており柔軟。拡張機能とよく連携。LoRAsやスタイルと非常に良好に動作。シンプルなネガティブプロンプト。

弱み： 手と足（時々）、キャラクターの物の扱い

使用推奨拡張機能： ControlNet、ADetailer、Regional Prompter、Latent Couple、Roop、Dynamic Thresholding、Latent Mirroring、Hires fix（txt2imgで）

ポートレート用推奨解像度： たとえば768x512、640x832、768x896、1024x768、1112x768などで一貫した出力を生成可能

推奨CLIP SKIP： 1–2

ページ上部のメニューにインペイントバージョンが用意されています。通常のバージョンでもインペイントが可能ですが（場合によっては結果がかなり良好）、ギャラリーで違いをご確認ください。大きな変更にはインペイントバージョンがより優れています。

A1111でのインペイント詳細の簡単チュートリアル：

  • 画像を読み込む（A1111のPNG Infoタブ）または**「Inpaintに送信」**、またはimg2img/Inpaintに直接ドラッグ＆ドロップ

  • 必要に応じてプロンプトを作成または変更（生成データ付きの画像をインポートした場合、以前のベースモデルのチェックを外すのを忘れずに！）

  • Photomatixのインペイントバージョンを読み込む

  • 変更したい領域をマスクし、生成

AI強化デザインやアルゴリズムアートについてもっと学びたい方は、私のウェブページをご覧ください。

安定化拡散モデルのトレーニング、研究、使用に関する私のメモは https://sandner.art/articles/ai/ をご確認ください。

余裕があれば、高コストなレンダリングコアを維持し、クリエイティブな流れを続けるために、コーヒーを一杯ご支援ください：https://ko-fi.com/airesearch

余裕がなければ、モデルをレビュー・評価して、他の人が見つけられるようにお手伝いください。

レンダリングをお楽しみください！

v1マージに使用したチェックポイント：

v2マージに使用したチェックポイント：

v3マージおよびファインチューニングに使用したチェックポイント：

コミュニティおよび貢献者の並々ならぬ努力に感謝します。集団的な努力とリソースがなければ、このようなプロジェクトは実現できませんでした。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。