Onimai-characters-LoHa/LoRa おにまい || Oyama Mahiro / Oyama Mihari / Hozuki Kaede / Hozuki Momiji / Murosaki Miyo / Oka Asahi

最初のモデルはclip skip 1で学習されています。clip skip 2を使用したい場合は、2番目のモデルを使用してください。

ほとんどの状況で、2つのモデルはほぼ同じ精度を発揮します（各モデルが学習されたclip skipを適切に使用している限り）。いくつかの比較は最後の2枚の例画像で提供されています。

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更新されたモデルは、2023年4月30日までに収集した全アニメシリーズおよびファンアートを用いて学習されています。

特に美世と朝日に向けての性能向上が見込まれます。

深見めむと天川なゆたの画像は少しだけありますが、正しく学習されていないと思われます。

他のステップのチェックポイントは、関連するHugging Faceリポジトリ内にあります。https://huggingface.co/alea31415/onimai-characters および特に https://huggingface.co/alea31415/onimai-characters/tree/main/loha_all_0430

いつものように、ネットワークは ACertainty をベースに学習されており、大部分の代表的なアニメモデルと互換性があります。

LoHaについてはclip skip 1とclip skip 2の両方のバージョンを用意していますが、古いLoRaはclip skip 1で学習されています（記憶ではそうです）。

また、いくつかのスタイル（aniscreen、fanart、edstyle、manga cover）を切り替えて試すことも可能です。ただし注意点として：

• aniscreenはスタイルモデルと衝突する可能性があります。

• edstyleは残念ながらほとんど常にテキストが含まれており、取り除くのは難しい場合があります。

• manga coverも稀にテキストが出る可能性がありますが、適切なプロンプトとサンプラーを使用すれば軽減できます。

• たいていの場合、何も入れないことが最良の結果をもたらすかもしれません。

追加情報：

• 服装は適切に学習されているように見えます。各要素を発動させるために最低限必要な記述はまだ不明ですが、常識的に考えてください。たとえば制服の場合は「学校の制服、ジャケット」または「学校の制服、スカーフ」のように、三原の場合は「ボロタイ、実験着」などと指定できます。ブレンドを避けるため、ネガティブプロンプトも活用してください。

• 学習中は目のタグだけを削除しています。そのためプロンプトに髪型についてさらに詳細な記述が必要になるかもしれません。各キャラクターが複数の髪型で登場するため、この判断をしました。

• サンプラーの選択は好みによるところが大きいですが、まれに不自然な結果が出ることもあります。たとえば、manga coverスタイルでDDIMを使用すると、奇妙な要素が多数出現します。一方、Euler aやDPM++ 2S Karrasは一般的により良い結果を生みます。このスタイルの学習画像にはテキストが含まれていないため、こうした現象は不思議です。

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サポートやクレジットは必要ありませんが、私が学習したモデルを使い、役立っていると知ることができれば嬉しいです。

さらに、より多くのフランチャイズモデルの開発を呼びかけたいと思います。

興味があれば、私のワークフロー https://github.com/cyber-meow/anime_screenshot_pipeline をご覧ください。

単一のLoRAに1つの概念をエンコードする必要はない、という事実を広めたいだけです。