NAI-XL vpred1.0 2d accelerated

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アニメbase modelnainoobillustrious
colorized2.5d boostBluemintObsessioncustomfinalstyle2v1.0

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モデル説明

NAI-XL vpred1.0 2d accelerated - カラーリング版

カラーリング版モデルは、NAI-XL 2dacモデルで発生していたオブジェクトと背景の境界がぼやけ、色が薄くなるという問題のいくつかを解決します。

逆に、2.5dacおよび2.5dac_boost_18から持ってきたアーティストタグ（非常に明るい色を使用）を組み合わせると過剰に鮮やかな色になりがちでしたが、このバージョンではその問題も修正されています。

このモデルはCFG Rescale機能に過度に依存しなくなりました（ただし、0.3程度の値を使用することは依然として推奨されます）。また、さまざまなスケジューラーやサンプラーに柔軟に対応します。

このモデルと比較して、2.5d (Huggingface)モデルのユーザーは、リアリスティックなスタイルでフラットな色再現が報告されているため、使用には注意してください。

2D推奨設定：

  • Euler + SGM Uniform

  • CFGスケール：4.5

  • ステップ：28

  • CFG Rescale 値：0.6

品質プロンプト（プロンプト末尾）：

masterpiece, best quality, absurdres, highres

2D推奨ネガティブプロンプト：

worst quality, blurry, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, ambiguous form, (realistic, 3d), black rectangles, (censor bar, bar censor:1.15), colored skin, unfinished, anthro, furry, detailed background

NAI-XL vpred1.0 2d accelerated - 2.5dブースト版

この2.5dブーストモデルは、フラットな2Dから少し2.5Dの方向へと逸脱したモデルを提供します。皮膚やストッキングのテクスチャーの改善に特に注力し、BluemintObsessionモデルと統合することで、2Dの強調を失わないようにしています。

ただし、より強力な2.5Dベースのモデルをご希望の場合は、以下のリンクからオリジナルモデル（d1fb80aa22）をダウンロードしてください：NAI-XL_vpred1.0_2.5dac.safetensors · baqu2213/PoemForSmallFThings at main。

こうして、私たちのテクスチャーに対する好みが似ていることを願っています。

‼️重要‼️ このモデルの制約は以前のモデルと同様です。アーティストタグやLoRAを使用しない場合、モデルの出力の一貫性は魅力的な特徴とはなりません。

2Dブーストモデル推奨設定（Reforge内）：

  • Euler A

  • 28ステップ

  • CFG Rescale：0.5

NAI-XL vpred1.0 2d accelerated - BluemintObsession

NAI-XL_vpred1.0_2dac_BOモデルは、以前のモデル（final、custom）と比較して、2Dイラスト領域でより美的な体験を提供します。このモデルは、既存のNAI-XL_vpred1.0_2dacモデルのさまざまな統合バージョンと、Obsession (Illustrious-XL) v-pred 1.1、および他のコミュニティからのvpred_Bluemint2.5Dモデルを部分的に統合しています。特にKL OptimalスケジューラとCFG++シリーズのサンプラーに最適化されています。

また、基本的なNAI-XLの品質／ネガティブプロンプトで最大限のバランスを取るように努めました。そのため、品質プロンプトやネガティブプロンプトに過度にこだわる必要はありません。もちろん、アーティストタグは依然として効果的です。

NAI-XL vpred1.0 2d accelerated - レガシーモデル

カスタム版は、final50バージョンの前モデルを基に構築された別のモデルであり、NAI-XLオリジナルモデルの重み比率を65に増やし、さらに調整を行いました。このモデルがより美的な画像を生成するとは保証されません。

最終版：これまでの2つの統合モデルでは、アーティストタグとLoRA統合モデルを使用することで、ユーザーが望む方向性の画像を生成できることが示されました。

しかし、提供された2つのモデルはすべてのユーザーの要望を満たすには不十分でした。十分に学習されたアーティストタグでも、正しく生成できないケースが存在しました。この問題の解決策は、実はNAI-XL（Noob v-pred）モデル自体の中にありました。統合モデルの性能不足は、ベースモデルのIN/OUTレイヤーを過度に削減したためです。

2番目のモデルをアップロードした後、私が作成したモデルを、人気のあるv-predベースのモデルとオリジナルのNAI-XLモデルと繰り返し統合しました。その結果、生成画像の基本的な品質はやや原始的であるものの、ほぼすべてのアーティストタグを正しく再現できるモデルを完成させました。

現在、このモデルは、NAI-XLモデルの開発者が本来意図した幅広いスタイルを再び再現できるようになりました。美的には完璧とは言えませんが、さまざまなアーティストタグを楽しんで実験するには十分です。

最後に、提供されたモデルにまだ満足できない場合は、お気に入りのLoRAを非常に低い重み（0.1～0.3）で使用してみてください。お楽しみください！

アーティストタグを使用しない場合、このモデルは低品質な画像を返します。使用しないでください。

簡単なプロンプティングガイド

正の例

1girl, _アーティストタグ_, _プロンプト_, _キャラクタータグ_, (traditional media, watercolor \(medium\), graphite \(medium\):0.8), no lineart, very awa, masterpiece, best quality, amazing quality, absurd res, hi res, highres

負の例

worst quality, blurry, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, ambiguous form, (censored, bar censor:1.1), mature female, colored skin, censored genitalia, censorship, unfinished, anthro, furry, 1990s \(style\), (3d, realistic), black outline, thick outlines, lineart, flat color, bkub

NAI-XL_vpred1.0_2dac_final50 推奨パラメータ（Reforge）

推奨ステップ：

  • 28〜32

サンプラー：

  • KL Optimal, SGM Uniform

CFG++以外の方法（例：Euler）を使用する場合：

  • CFGスケール：3.5

**CFG++**の方法（例：Euler A CFG++）を使用する場合：

  • CFGスケール：1.15〜1.55？

スケジューラーとサンプラーは、使用するアーティストタグに応じて適切に調整してください。

モデルの説明

このモデルは、NAI-XL（特にNoob v-pred 1.0）のモデル統合の可能性を、モデル統合の専門家およびコミュニティユーザーに示すためにアップロードされました。また、アーティストタグの組み合わせを使用して2Dスタイルの画像を生成することを好むユーザー向けのシンプルな実験モデルでもあります。

[ v1.0 / style2 / style2_heavy (非公開) ]

* モデルの推奨プロンプトについては、以下のギャラリーをご参照ください。

Noobは、最も強力なIllustriousベースのオープンソースSDXLモデルであり、40,000以上のアーティストタグを含み、画像出力を制御できます。しかし、開発者が**「very awa」や「very aesthetic」などの美的タグ**を追加するなど、美的品質を向上させるためのさまざまな努力にもかかわらず、単なるプロンプティングだけで画像出力をユーザーの好みに合わせるのは依然として非常に難しいです。そのため、ほとんどのアップローダーは、追加のトレーニングや精密なブロック統合によるファインチューニングを選んでいます。

しかし、SD 1.5時代の長きにわたる経験と同様に、Noobベースのモデルは、チェックポイントにシンプルなLoRA統合を行うだけで、生成画像の美的範囲を十分に調整できるようになっています。

このページでは、NAI Diffusion 2または3のマイナーなコピー版のような体験をユーザーに提供することを目的とした、シンプルなLoRA統合モデルを提供しています。

より多くのコミュニティメンバーがこのような統合を試み、フィードバックを共有してくれることを楽しみにしています。

style2（2月5日）

オリジナルと似たスタイルながら、やや異なる体験を提供するstyle2モデルを提供します。

このバージョンはより優れているのか？

-> 明確に優れているとは言えません。サンプル画像をご覧いただければ、両モデル間の全体的な違いがご理解いただけると思います。

一部のアーティストタグの組み合わせではv1の方が優れている一方で、他の組み合わせでは新しいstyle2モデルの方が優れていると感じられるでしょう。ただし、背景の品質がわずかに改善され、2Dフラット画像でよく見られる強いノイズが減少していることに気づかれると思います。より顕著な変化は、低めの重みで好みのLoRAを徐々に追加していくことで現れます。

時間があれば、下のTL;DRセクションをご覧ください。

style2の統合レシピ

現在のモデル :: 差分追加 NoobAI-XL (NAI-XL) V-Pred 1.0 * 0.5 + (Model C - NoobAI-XL (NAI-XL) V-Pred 1.0) * 0.5 -> 173ef090a1

統合後、以下のLoRAを追加で統合：

customUdonXL_il_lokr_V5311P:0.1 /model/1179146?modelVersionId=1326916

szcb911-il:0.24 /model/1205063/or-szcb911-style?modelVersionId=1357045

nyalia:0.14 /model/834822?modelVersionId=934002

Model C :: LoRA統合（384df0d35cより）

TS**おじさんの冒険NoobAI-XLVPred10_DoRA_V1:0.3, morin:0.13, jhon:0.15, chwinta_nai3:0.1 - 個人トレーニング、外部コミュニティからの再アップロードを制限

nyaliaXL_NBVP1_lokr_V6311P:0.15 /model/940505/sdxl-artist-style-nyalia?modelVersionId=1357202

szcb911-il:0.2 /model/1205063/or-szcb911-style?modelVersionId=1357045

kazutake_hazano:0.2 /model/1209290/kazutake-hazano-artist-artstyle-or-noobai-xl?modelVersionId=1362000

注：統合に使用された個々のLoRAモデルはすべて高品質です。それらのアップローダーを応援してください。

v-predモデルの使用方法

基本的な使用ガイドラインについては、以下をご参照ください：/model/833294?modelVersionId=1190596

推奨設定

パラメータ

  • 推奨スケジューラ：KL Optimal

  • サンプリング方法：Euler Ancestral CFG++、Euler DY CFG++、Euler SMEA DY CFG++

  • 重要注意：CFGスケールの低値（1.15）という推奨は誤った情報に基づいています。統合スタイルに最も合ったCFG値を自分で決定する必要があります。

  • Euler DYまたはSMEA DYを使用する場合、1.25xアップスケール＋ディノイズ0.25＋ハイレゾ10ステップを推奨します。それ以外の場合は、ADetailerまたはFace Detailerのみの使用を推奨します。

統合レシピ

0.55 Model A + 0.45 Model B を重み和法で単純に統合

Model A：LoRA統合

Model B: LoRA 統合済み

注：統合に使用された各LoRAモデルは、いずれも優れた品質を誇ります。アップローダーへのご支援をよろしくお願いします。

このモデルは、NoobAI-XL（NAI-XL）のすべての制限およびライセンスに従っており、アップローダーはこのモデルに対して一切の権利を主張しません。詳細については、以下をご参照ください：/model/833294/noobai-xl-nai-xl

TL;DR　～私の犬の糞哲学～

「Noobをある程度理解した」と思っているユーザーにとっては、追加学習が十分でない重いモデルをCivitaiで探してダウンロードする必要はありません。

代わりに、元のNoob v-predモデルを使い、適切なLoRAで出力を調整すれば十分です。2Dから3Dまですべてを最適化する魔法のモデルなど存在しません。

今あなたが本当に必要なのは、Checkpointカテゴリをうろつくことではなく、LoRAカテゴリでの宝探しです。

* ac5a09ddd6 はモデルA、697047f3c4 はモデルB、384df0d35c は 0.55×A + 0.45×B を統合したモデルです。

この統合に使用された3つのモデルは、一見するとほとんど同じに見えますが、アーティストタグをある程度混ぜると、出力結果はまったく異なります。特に、スタイルを極端な2Dまたはセミリアルな方向に押し込んだ場合、結果は非常に魅力的になることもあれば、そうでなくなることもあります。

* 7405ac0382 は削除されたモデルです。統合プロセスで最も時間がかかりました。アーティストタグなしでは良好に見えましたが、アーティストタグを適用すると品質が急激に低下しました。

このページで提供されているような、ほとんどの統合モデルは、作成者の好みに基づいて中程度に調整されています。そのため、実際の出力はほぼ同じ傾向になります。最終的に最良の方法は、あなた自身でLoRAを見つけて組み合わせることです。

統合モデルとは、生成速度を最適化するための手段にすぎません。

** 注：この記述は、モデル統合の専門家の努力を軽視する意図はありません。実際、アーティストタグを一切使わず、または1〜2個しか使わなくても、比較的高品質な画像は生成できます。しかし、各ユーザーの好みは異なるため、最終的にはユーザー自身が自分の好みに合ったモデルを作成することが求められます。または、LoRAの学習を自ら試してみるのも良いでしょう。Civitaiにはシンプルで優れたLoRAトレーニングサービスがありますが、いくつか制限があります。楽しんでください！

このモデルで生成された画像

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