Urusan's Hand Drawn Sketch Style

私はどんなに想像力を働かせても優れたアーティストではありませんが、自ら手描きしたスケッチで学習を進めました。その結果は本当に興味深く、少し役立つものでもありました。

AIが出力するものが、私が描くスタイルにとてもよく沿っているのが素晴らしいです。私が描きそうなものをAIが作り出す様子を見るのは本当に魅惑的です。また、結果が美的にはしばしば不満足でも、通常とはまったく異なり、このような極度なミニマリズムスタイルを扱える柔軟性があるのは良いことです。私自身も結構気に入っていますが、もしかしたらそれは私の好みだけかもしれません。

ここで、あなた自身が「なぜ、生成結果を悪化させるLoRAが欲しいのだろう？」と疑問に思うかもしれません。

このモデルの初期の利用目的の一つは、本当に良いものへと発展させるためのスタートとなるベース画像を生成することです。簡単なプロンプトを与えると、AIはミニマリストな白黒のスケッチを生成し、それに対して簡単に線を加えたり、色を塗ったり、img2imgやインペインティングを使って段階的に改善できます。ちなみに、私の記事もぜひお読みください。同様に、スケッチの初期段階で、非常に粗いスケッチを一貫性のあるものに変えるのに役立ちます。

また、このモデルを試しているうちに見つけた別の用途は、過度な簡略化効果がモデルが本当に重視している部分を明確に示してくれる点です。そのため、優れた診断ツールとして機能します。つまり、「このLoRAは本当に何を学んだのか？」と問いかけ、実際にその答えを直接見ることができるのです。この用途で重要なのは、「urusan drawing」というトリガー語を繰り返し入力することで、より高度な簡略化を達成でき、モデルがどのレベルの簡略化を示すかを自由に調整できる点です。

最後に、これは優れたネガティブプロンプトLoRAとしても機能します。このように使うと、ギザギザしたラインや過度に簡略化された細部を減らしてくれます。ただし、この用途ではそれほど大きな成果は得られていません。おそらくモデルが十分に「悪い」わけではないからだと思うのですが、あるいは私が正しく使えていないのかもしれません。

主なトリガー語は「urusan drawing」です。望む簡略化の度合い（および私の手描きスタイル）を得るために、必要に応じてこの語をコンマで区切って繰り返してください。

このモデルは、いくつかの他のキャプションでも学習されています。データセットはお好みで含まれています（一部のデータはややNSFWです）。

また、私のoatd（およびgalena bikini）の正則化データセットからかなりのスタイルの汚染が生じているため、簡略化が中程度のレベルのとき、oatdスタイルが顕著に現れることがあります。