Chef's Matrix Chair
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モデル説明
皆さん、こんにちは、シェフたち！
以下で「もっと表示」をクリックして、このモデルの使用方法に関する完全なガイドとヒントをお読みください。
私はPromptnanimousで、Chef’s Matrix Chairは私がどこでも発表した最初のミックスです。
このミックスの秘密を探究するため、1か月にわたり丁寧にテストを重ねてきました。今こそ、皆さんと共有する時です！楽しんで使っていただき、発見したことをぜひ教えてください！
私のガイドやモデルをお気に入り頂けたなら、ぜひ私が投稿する他のモデル、ガイド、サンプル画像をフォローして、友人にモデルを共有していただけたら嬉しいです。また、ko-fiで一杯のお茶をプレゼントしてくださると大変励みになります！
Chef’s Matrix Chair のサンプル画像
私のサンプル画像は、ほぼすべてtxt2imgとhires. fixを使用して作成しており、lora/lycoris/lohaやControlNetは一切使用していません。これは、モデルの実力が正確に伝わるようにするためです。
以下は、さまざまなメディア、被写体、スタイルで2,000枚以上の画像を生成した結果、私が観察したこのモデルの特性です。実際の結果が私が記した内容より優れている、あるいは劣っているかもしれません。どちらにせよ、感想を教えていただけると、私も学び、改善できます！
強み：
人物
皮膚のディテール（特定のプロンプトの助けを借りてください — サンプル画像を確認し、CyberRealistic Negative と SkinPerfection Negative v1.5 をネガティブTIとして組み合わせてください）
ディケイド（1990年代、1970年代など）
アーティストのスタイル
スタイルのブレンド
セミリアリズム
メディア（写真、Cinestill 800、ポスター、手描き插画、カートゥーン、CGIなど）
アングル（上から、全身、ポートレートなど）
美しい女性（みなさんが退屈しないように）
まあまあうまくいく：
リアリズム
Danbooruトークン
ステッカー（適切なプロンプトを使用すれば — サンプル画像をご覧ください）
顔の特徴の多様性
ポーズ（より良い結果を得たい場合はControlNetをご利用ください）
映画やテレビ番組の一部のスタイル（サンプル画像に既知の例を掲載）
アニメ
内部空間と家具（時々良い結果が出ますが、そうでないことも）
弱み：
手（気に入ったプロンプトを見つけたら、good hands beta lycoris を追加してみてください）
物体を握る描写
動物（うまくいくときとそうでないときがある。「dog」ではダメでも「great dane」はうまくいくなど）
真のフォトリアリズム — この分野では他にも素晴らしいモデルがたくさんあります。このモデルも面白い結果を出せますが、最高峰とは言えません！
一部のアニメ/手描き向けLoRAとの互換性（完全に互換性がないわけではありませんが、問題が発生する場合があります）
プロンプトによって、人物の顔に奇妙な線や模様が現れることがあります。私はこの問題を回避するためにadetailerを利用しています
NSFWの行為（専用のLoRAや埋め込みが必要な場合がありますが、結果は人それぞれです）
推奨リソースをご覧になり、サンプル画像で私がどのように使用しているか確認してください。
私が得た結果と似た結果を得られない場合、以下のことを試してみてください：
画像のメタデータに記載されている設定と同じであることを確認してください。VAE、Clip Skip、Upscaler、Denoising Strength、トークンの組み合わせ設定などを含みます。
意図せず余計な拡張機能・アドオンを使用していないか確認してください。ControlNetがオンになっていないかなど。
セットやキャラクターを変更しつつ「スタイル」を維持したい場合、プロンプトトークンの順序をあまり変更しないでください。プロンプトを最小限に編集することで、異なるキャラクターや設定でも似たスタイルの画像を得られます。
顔の違いが主な場合、私がadetailerを使用した画像を使っている可能性があります。この機能を有効にして（まだインストールしていない場合は先にインストール）、画像のメタデータに記載されている追加のadetailer設定をコピーしてください。
私はxformersを使用しているため、同じシードでもわずかなディテールの生成結果は決定論的ではありません。画像がほぼ同じで、ごくわずかな違いがある場合、これが原因です。これはxformersの仕様であり、どうしようもないです。
上記すべてを試しても解決しない場合は、メッセージを送ってください。全力でサポートします。
よく使用する生成設定
速度と品質のバランスをとり、新しいプロンプトを迅速に試すために、私は以下の設定を使用しています：
VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
Clip Skip: 1
サンプラー: UniPC
ステップ数: 40
高さ: 512
幅: 768
CFG: 6〜8の範囲
hires. fix: はい（ただし、詳細のクリアさを犠牲にして速度を優先したい場合は「いいえ」でも可）
hiresステップ: 20
Denoising Strength: 0.45 - 0.55（私の忍耐力次第。少しでも速くしたい場合は低めに設定）
拡大率: 1.5
アップスケーラー: Latent (bicubic antialiased) または 4x_fatal_anime_ 500000_G または 4x_foolhardy_Remacri
トークンマージ比率: 0.5
最高品質を求める場合（上記の設定で十分な結果が得られた後、使用）：
VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
Clip Skip: 1
サンプラー: DPM++ SDE Karras
ステップ数: 25
高さ: 512
幅: 768
CFG: 6〜8（一部のプロンプトでは、不要なアーチファクトなしにより印象的な結果を得るために、設定を上げることも可能）
hires. fix: はい
hiresステップ: 20
Denoising Strength: 0.45–0.55（0.45に近いと「柔らかい」見た目、0.55に近いと「シャープ」な見た目）
拡大率: 2
アップスケーラー: Latent (bicubic antialiased) または 4x_fatal_anime_ 500000_G または 4x_foolhardy_Remacri
トークンマージ比率: 0.5
実験におすすめの分野
以下は、私がそれほど深く試していない項目です。新しいことを試して、驚きの結果が得られるかもしれません。
vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors以外のVAE
UniPC、DPM++ SDE Karras、DPM++ 2M Karras以外のサンプラー
キャラクターやアクション向けLoRA
より広範なCFGスケール（結果は選んだサンプラーとステップ数にも依存）
Clip skip 2（または1以外の値）
雑なヒント
前述したように、プロンプトの試行と高品質な一括生成では、異なる設定を使用しています。速度と品質のトレードオフがあります。ゆっくり試すのは非効率的ですが、50％以上が欲しい結果になりそうなら、一括生成の待ち時間は気にしません。
また、必要に応じて、good hands beta lycoris や detail tweaker lora を追加しています。LoRAは生成速度を遅くするため、LoRAの機能をテストする以外、試行段階では使用しないようにしています。
このモデルでは、良い生成結果を得るためにネガティブTIは必須ではありませんが、私はよく使用しています。特に、CyberRealistic Negative と SkinPerfection Negative v1.5 を組み合わせると、人物を用いたフォトリアリスティックな生成にとても効果的です。その他にも、verybadimagenegative v1.3、bad-hands-5、aid28、badv5、deformityv6、bad_pictures、bad-picture-chill-75v など、複数のネガティブTIをさまざまな組み合わせで使用しています。間違って省略したものもあるかもしれません。
ネガティブTIに "en_" の文字が含まれているものは、まだ公開されていないカスタムネガティブTIです。需要が高ければ、作者に公開を依頼するか、私が代わりに公開するつもりです。
「greyscale」をネガティブに使用して、注意度を調整することで色を制御できます。
「symmetry」をネガティブに使用すると、より興味深い結果が得られることがあります。注意度は1.3に設定するのが好きです。
「plump」をネガティブまたはポジティブに使用して、被写体の体重感を調整できます。
顔の特徴 — すべての顔が同じに見える場合、無意識のうちに顔の見た目に影響を与えるトークンを使っている可能性があります。これに対処するには、どのトークンが「顔の特徴を固定」しているのかを探り当て、プロンプト編集で遅延させる（例：[token:0.3]）しかありません。
上記はLoRAにも当てはまります（プロンプト編集は効かない点を除いて）。LoRAは意図した範囲を超えて、生成結果の他の側面に影響を与えることがあります。プロンプトでネガティブに修正しても改善しない場合、使用しているLoRAが原因かもしれません。LoRAによっては、望ましくない特徴を「修正」できない場合もあります。
プロンプトのトークン数はできるだけ少なくするようにしてください。必須ではありませんが、効果的です。多くのトークンを使っても素晴らしい結果が得られますが、バランスをとるのが難しくなり、トークンを75個ずつUNetに送るチャンキングロジックのため、トークン数が増えるほど予期せぬ方向に結果が大きく変化します。
私について
私は約8か月間、StableDiffusion v1.5モデルとAutomatic1111を毎日使用し、5万枚以上の画像を制作してきました。その中で、迅速な繰り返しを通じてプロンプティング技術や設定について学んできました。
私の専門分野は、img2imgやインペイントなどの他の技術を使わずに、txt2imgとhires. fixのみで最良の結果を得ることです。高品質な画像を生み出すためのシンプルで効率的な設定を見つけることが好きです。LoRAは生成速度を遅くするため、基本的には避けていますが、特定のスタイルを実現したり、good hands betaやdetail tweakerなどの修正用LoRAを使うことはあります。
私のガイドやモデルをお気に入り頂けたなら、ぜひフォローして、友人にモデルを共有して、ko-fiで一杯のお茶を買っていただけると嬉しいです！
今後も、追加のモデル、ガイド、サンプル画像を公開する予定です！