LobotomyMix (Illustrious)

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モデル説明

LobotomyMix - シミリアルな高解像度マスターワーク

概要

LobotomyMixは、非常に特異で美しいシミリアルなアートスタイルを生成することを目的としています。このモデルは、特に女性キャラクターの作成に優れ、極限の詳細さと鮮明さを重視します。Danbooru由来の基盤から引き継いだ多様な解剖学的知識とキャラクターのバリエーションを保持しています。

このモデルは、複数のIllustriousモデルとLoRAのレイヤーを統合しています。このモデルの目標とするアートスタイル向けに特別に学習されたカスタムLoRAを統合し、出力の精度を向上させています。

強み

  • シミリアルで、非常に美しく整えられた美学
  • 多様なフィクショナルキャラクターと解剖学的ポーズ
  • アップスケールなしでも、極めて詳細で、鋭い目、ほぼ正確な手の表現
  • 高解像度ベースでの生成における安定性

弱み

  • 非専門的なスタイル(LoRAとの互換性は未検証)には対応しにくい
  • アップスケール時に、やや過剰な詳細(「ノイズ」、アーティファクト、湿った質感)を追加しやすい
  • 男性キャラクターの生成で結果が不安定になる場合があり、特にアップスケール時に顕著
  • 専門的なアートスタイルに特化しているため、出力間で顔の特徴がやや繰り返される

プロンプトの書き方

このモデルは組み込みの美学に最適化されているため、アーティストやスタイルタグの使用は避けましょう。キャラクター、複雑な解剖構造、アニメ風の特徴(例:カラフルな髪色)は、シミリアルなスタイルでもよく機能します。

ポジティブプロンプトテンプレート

構造化されたタグ、または自然言語でも構いません。以下は、モデルのテスト中に使用し、普段もよく使っているプロンプトの形式です。

[主対象:例:1girl]、[特定のキャラクター(希望する場合):例:raiden_shogun]、[その他の要素:例:beach]、masterpiece、best quality、detailed、beautiful、8k、highres、absurdres、incredibly_absurdres、

ネガティブプロンプト

これは私がほぼすべての生成で使用しているネガティブプロンプトです。生成から除外したい要素があれば、さらに具体的な項目を追加してください。独自のネガティブプロンプトをお使いになりたい場合も、自由にご使用ください。

signature、text、monochrome、rough sketch、fewer digits、extra digits、worst quality、low quality、sketch、interlocked fingers、comic、bad anatomy、lowres、bad hands、greyscale、watermark、uneven eyes、lazy eye、framed、outside_border、

生成パラメータ

CFG Scale

  • 2-6(最適値:リアルさと整合性を重視するなら約4)

Sampler

  • DPM++ 3M SDE Dynamic ETA(またはその他のDPM++ SDEサンプラー)
  • どのサンプラーでも問題なく動作します。

Scheduler

  • GITSスケジューラ
  • どのスケジューラでも問題なく動作します。

CLIP Skip

  • 2/-2に設定(使用しているUIに応じて)

Steps

  • 約20ステップ(高品質かつ適切な処理速度のバランスが取れた最適値)

解像度

  • このモデルは多様な解像度に対応し、特に高解像度ベースで優れた性能を発揮します。ただし、いずれかの辺が約1024ピクセル程度になるようにしてください。
  • うまく動作する:
    • 1024x1024、1280x1024、1024x1280、1536x1024、1024x1536
  • たいてい動作する:
    • 1792x1024、1024x1792
  • ときどき動作する:
    • 1920x1080、1080x1920、2048x1024、1024x2048
  • 上記の間の他の解像度も動作する可能性があります。
  • 極めて小さな解像度では、顔や手の詳細を補完するために追加のディテーラーが必要になる場合があります。

v1.0 Perun - [04.02.2025]

  • 初回リリース
  • コアとなるシミリアルスタイル
  • アニメ風の解剖学的知識とキャラクター特性を維持
  • 詳細度と鮮明さの強化
  • 鋭い瞳と解剖学的に正確な手
  • 高解像度生成における安定性

このモデルで生成された画像

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