CinEro Illustrious V4

TL;DR; FP32並みの品質を備えた超小型FP8モデル；マージ可（このモデルに言及してください）；シングルパスでの目と指の正確性を改善；CinEro Illustrious V2の鋭さとリアリズムを映画的スタイルと創造性で最適化；精密なディテールと映画的ビジュアル；ライトパーティクル。

※A1111とComfyUIでテスト済み。A1111では最新のPyTorchと互換性がないため、"--xformers"を無効にすることをお勧めします。

みなさんへ！

またEAはなし 👇

V2とV3へのご支援、本当にありがとうございました。新しいデータセットを使用して約10,000回のトレーニングを実施しました。一部の経費は温かいサポート者の寄付で補填されました（改めて本当にありがとうございます！！）。しかし、すべての経費を回収できたわけではありません。

そのため、少し恥ずかしいですが、画像（良いものも悪いものも歓迎）を投稿していただき、友人たちに私の作品を紹介してくださったり、フィードバックを残していただけると幸いです。それが私にとって唯一の原動力です。

CivitAI上で150件以上の投稿があれば、トレーニングコストをカバーできます。このモデルをコレクションしたり、私の画像と相互作用していただけるだけでも構いません。これはあなたにとってはたったの時間ですが、私にとってはゴールドです。

黄色いBUZZの寄付を求めるわけではありませんが、少しでも余裕があればいただけるととても嬉しいです。いずれにせよ、私のすべてのBUZZはCivitAI内で新しいモデルのトレーニングに使われます。

[開示] 私は高品質な画像を生成するために、Post-Maker（3パスワークフロー） を使用しています。このワークフローはリリース済みモデルのみで構成されており、ご自身でステップ数や解像度を調整できます。1回目のパスは30ステップ、2回目と3回目のパスはそれぞれ8～10ステップで、90％以上の確率で良好な結果が得られます。3回目のパスはそれほど重要ではありません。