NJfurry

メディアに画像を投稿する際にはAIタグを追加してください！

NJ5furry-v1、v2について

Fluffyrock-NAIミックスモデルで学習した1500枚の画像。

画像生成には「fluffyrock-576-704-832-960-1088-lion-low-lr-e59-terminal-snr-e32.safetensors」を使用しています。他のバージョンや、Indigo furry mix v45などのミックスモデルもご自由にお選びください。

「nj5furry」タグを付けることで、アーティストタグを使わずにNijiスタイルの画像を生成できます！（他のタグを追加しても構いません）

推奨：Clip Skip : 1

推奨：Weight : 0.6～1

筋肉質や丸い体型など、様々な形状が出やすい傾向がありますが、ネガティブプロンプトで調整してください。

学習データの特性上、目がうまく生成されにくい場合や、複雑なポーズ・特殊な設定（kinks）が生成しづらい可能性があります。

nj5furry-v1（1エポック）：NSFW要素は多いが、スタイルが弱い？

nj5furry-v2（7エポック）：スタイルが強いが、NSFW要素はやや少ない？

正確な違いはまだ不明です。両方試してみることをおすすめします。

NJ5furry_oldについて：

Niji5をNAIで学習させたデータで生成された460枚の画像。

アニメモデルとふりりー（Furry）モデルの両方で良好な結果を出します。（ふりりー向けにさらに最適化できる可能性があるため、再作成も検討中）

特に鮮明な線を重視したNiji5スタイルの画像生成に優れています。（アニメモデルでは特にその傾向が強い）

このLoRAはすでにIndigo Furry mix v25に統合されているため、より使いやすいです。

Niji5にはポーズの画像が多く含まれているため、しばしば「拳を握った上げた手」の画像が生成されてしまいます（XD）。

NJ4furry_oldについて：

Anything-4.5で学習させたNiji4で生成された440枚の画像。

高重みでふりりーの画像生成に、または低重みでスタイルとして使用できます。目的に応じて使い分けてください。

顔の修正には、0.4～0.7のノイズ除去でマスクのみを使用したインパントを推奨します。

学習データの特性上、ドラゴン、アーマー、フード付きジャケットなどが頻繁に生成されがちです。不要な場合はネガティブプロンプトに反映して過学習を避けましょう。

タグワードは必須ではありませんが、試してみてください。