xipa style [NOOBAI | WAI ILLUS]
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このバージョンについて
モデル説明
推奨使用方法：
noobai v-pred：v7
noobai eps-pred：v3
illustrious eps-pred：v4（今後、illustrious1.0で再学習予定）
NOOBAI V用 V7 LYCORIS
noobai-vpredをベースモデルとして学習。最近の画像を追加し、古い画像を削除。noobai vおよびそのマージモデルでの使用を推奨。推奨強度0.8-1。
noobai-vpredをベースに学習。最近の画像を追加し、古い画像を削除。noobai vおよびそのマージモデルで使用可能。推奨強度 0.8-1。
NOOBAI V用 V6 LYCORIS
anynoob-vpredをベースモデルとして学習。データを再クリーニングし、AIが理解しづらい複雑な構図を削除。顔のクローズアップを追加し、プロンプトをさらに最適化。noobai v/epsおよびそのマージモデル、またwai illustriousで使用可能。推奨強度0.8-1。
anynoob-vpredをベースに学習。データを再クリーニングし、AIが理解しづらい複雑な構図を削除。顔のクローズアップを追加し、プロンプトをさらに最適化。推奨強度 0.8-1。
NOOBAI V用 V5 B-LORA
anynoob-vpredをベースモデルとして学習。ガイドを参考に、blora形式で学習。ファイルサイズを大幅に削減しつつ、スタイルの損失は最小限に抑えている。noobai v/epsおよびそのマージモデル、またwai illustriousで使用可能。推奨強度0.8-1。
トリガー単語をjipa42760710に変更。女性教師関連のプロンプトを削除し、画風をさらに強化。
anynoob-vpredをベースに学習。ガイドに従い、blora形式で学習。サイズを大幅に削減し、スタイルの損失は最小限。noobai v/epsおよびそのマージモデル、wai illustriousで使用可能。推奨強度 0.8-1。
トリガー単語をjipa42760710に変更。女性教師関連のプロンプトを削除し、画風をさらに強化。
WAI ILLUSTRIOUS用 V4 LYCORIS
データセットを170枚から150枚に縮小し、線画やモノクロ画像などスタイルが統一されていない画像を削除。WAI ILLUSTRIOUSをベースモデルとして学習。noobaiでは使用不可。noobaiではv3版をご使用ください。推奨強度0.8-1。
データセットを170枚から150枚に縮小。スケッチ、モノクロ画像などを削除。WAI ILLUSTRIOUSをベースに学習。noobaiでは使用できません。noobaiではv3版をご使用ください。推奨強度 0.8-1。
NOOBAI EPS用 v3 LYCORIS
Civitaiはバージョン更新時にモデルの分類を変更できないため、表記はLORAですが、実際はLyCORISです。
データセットを80枚から170枚に拡大し、タグ付けをさらに最適化、トレーニングステップを増加。noobai eps-pred 1.1をベースモデルとして学習。v2よりも全体的な品質が向上。noobai v-predでも使用可能。noobaiおよびそのマージモデルでの使用を推奨。強度0.8-1。
女性教師のプロンプトをf-senseiに変更。
タグxipaの影響は非常に小さいため、追加してもしなくても構いません（理由は不明）。
Civitaiはバージョン更新時にモデルの分類を変更できません。したがって、表記はLORAですが、実際はLyCORISです。
データセットを80枚から170枚に拡大し、タグ付けをさらに最適化、トレーニングステップを増加。noobai eps-pred 1.1をベースに学習。v2よりも全体的な品質が向上。noobai v-predでも使用可能。noobaiおよびそのマージモデルでの使用を推奨。強度 0.8-1。
女性教師のプロンプトをf-senseiに変更。
タグxipaの影響は非常に小さいため、追加してもしなくても構いません（理由は不明）。
NOOBAI EPS用 v2 LORA
データセットを60枚から80枚に拡大し、タグ付けを最適化、トレーニングステップを増加。noobai eps-pred 1.0をベースモデルとして学習。v1よりも全体的な品質が向上。noobaiおよびそのマージモデルでの使用を推奨。
データセットを60枚から80枚に拡大。タグ付けを最適化し、トレーニングステップを増加。Civitaiでnoobai eps1.0をベースに学習。v1よりも品質が向上。
ILLUSTRIOUS用 v1 LORA
Civitai上で60枚の画像を用い、illustriousをベースモデルとして学習。
女性教師を生成するにはタグ：female sensei, side braid を使用。
オプションタグ：paper on head, closed eyes
キャラクターのみを使用してスタイルを無効化したい場合、トリガー単語xipaを削除してください（このバージョンでのみ有効）。
Civitai上でillustriousをベースに学習。
女性教師を生成するにはfemale sensei, side braidを使用。
オプションタグ：paper on head, closed eyes
スタイルを無効にしてキャラクターのみ使用したい場合、トリガー単語xipaを削除してください（このバージョンでのみ有効）。
感染、異種コンテンツを含みません
Do not include infection or heterogeneous content