Anime NSFW Detection / ADetailer All-in-One

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penisvaginanipplesanusツールadetaileryolov8
v5.0-variant1v5.0v4.0v3.0v3.0 betav2.0v1.0

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モデル説明

！日本語の説明は下部にあります！

このモデルはアニメ画像のNSFW領域（セグメント）を検出します。1つのモデルで複数の検出タイプをサポートしています。

検出可能な領域：nipples, pussy, anus, penis, testicles, x-ray, cross-section
推奨閾値：0.5 ~ 0.8
ベースモデル：yolov11s-seg.pt

🗂️インストール場所

  • Stable Diffusion WebUI/reForge -> models/adetailer

  • ComfyUI -> models/ultralytics/segm

❓FAQ

検出された領域が別のオブジェクトに置き換えられる問題の対処法

  • ディテイラー用プロンプトが空の場合、対象のプロンプトを入力してください。

    • たとえば、nipplesがpussyに置き換えられる場合、プロンプトに"nipples"と入力してください。

  • デノイズ値を下げてください。

  • インペインタ領域を拡大してください。

    • WebUI (ADetailer): "Mask erosion (-) / dilation (+)" を増やしてください。

      • "Inpaint only masked"が有効な場合、"Inpaint only masked padding, pixels" を増やしてください。

    • ComfyUI (SEGS): "crop_factor" を増やしてください。

ComfyUIで「UltralyticsDetectorProvider Weights only load failed...」と表示される問題の対処法

⚠️この回避策はv4およびそれ以前のバージョンで必要です

  1. 最新のComfyUI-Impact-Subpackをインストールし、ComfyUIを再起動してください。

  2. テキストエディタ（例：メモ帳）でファイル <COMFYUI_INSTALL_PATH>\user\default\ComfyUI-Impact-Subpack\model-whitelist.txt を開いてください。

  3. ファイルの末尾に以下の行を追加して保存してください：
    ntd11_anime_nsfw_segm_v4_all.pt
    ntd11_anime_nsfw_segm_v4_anus.pt
    ntd11_anime_nsfw_segm_v4_cross-section.pt
    ntd11_anime_nsfw_segm_v4_nipples.pt
    ntd11_anime_nsfw_segm_v4_penis.pt
    ntd11_anime_nsfw_segm_v4_pussy.pt
    ntd11_anime_nsfw_segm_v4_testicles.pt
    ntd11_anime_nsfw_segm_v4_x-ray.pt

  4. ComfyUIを再起動してください。

参考資料

📄メモ

  • ComfyUIでは、「All」モデルを使用しながら検出クラスをフィルタリングできます。

  • WAI-NSFW-illustrious-SDXL, Hassaku XL (Illustrious), Raehoshi illust XL, paruparu など、Illustrious/noob派生モデルで生成された画像で学習されています。

  • モノクロ画像や漫画では検出できません。

  • リアルな画像では検出できません。

⚙学習設定 (v5)

task="segment"
epochs=200
lr0=0.02
lrf=0.05
seed=0
imgsz=1024
batch=-1
close_mosaic=0
mosaic=0.0
erasing=0.0
scale=0.0

各設定の説明についてはこちら：https://docs.ultralytics.com/modes/train/#train-settings

📢過去のお知らせ

Stable Diffusion WebUI / reForge をお使いの方へのお知らせ（2025/06/27）

Stable Diffusion WebUI または reForge をお使いの皆様へお知らせがあります。
ご関心がある方は以下の内容をご確認ください。フィードバックやバグ報告を頂けると大変ありがたいです！

Stable Diffusion WebUI もしくは reForge（以下、WebUIと統一）で私の検出モデルを使用する際、一般的には ADetailer 拡張機能と組み合わせて使用します。

ADetailer は多くの機能を提供していますが、私のモデルを最大限に活用するためのいくつかの機能が不足していました。
そのため、オリジナルのADetailerをフォークし、以下のような機能を追加しました：

  • クラス名フィルター：検出結果を特定のクラス名でフィルタリングできるようになりました。

  • クラスごとのプロンプト対応：[CLASS=name] 構文を使用して、検出された各クラスに個別のプロンプトを割り当てられます。

  • バウンディングボックスマスクオプション：セグメンテーションマスクではなく、バウンディングボックスをマスクとして使用するオプションが追加されました。

リポジトリはこちら：https://github.com/newtextdoc1111/adetailer
インストール方法および新機能の詳細についてはREADMEをご覧ください。

クラスフィルターを導入することで、「ALL」モデル以外の使用が不要になると期待しています。また、[CLASS=name] 構文により、インペイント中に意図しないオブジェクトが生成されるケースを減らせるでしょう。
今後、リリースごとに個別モデルを学習しなくて済むようになることは、本当に大きな助けになります——この変更を実装した主な理由の一つです 😂

今後も個別モデルを続けたいというユーザーの方は、具体的なユースケースを教えてください。別の解決策を提案できる可能性があります（ComfyUIユーザーの方も歓迎です！）。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。