Inspired by Hans Thoma
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モデル説明
ハンス・トーマとは？
ハンス・トーマはドイツの画家である。Wikipediaより：
さまざまな巨匠のもとで学んだにもかかわらず、彼の芸術は現代的な考えとほとんど共通点がなく、幼少期に故郷の素朴で田園的な生活から受けた印象と、特にアルブレヒト・アルトドルファーおよびルカス・クラナハ・ザ・エルドーといった初期ドイツの巨匠たちへの共感によって形成されている。自然の細部への愛着、輪郭の正確な描写、地元色調への傾倒という点で、彼はプリラファエリット派と明確な類似性を有している。
では、このLoRAとは？
以前のLoRAでは、構成要素や筆致・鉛筆線を「スタイル」の一部として取り入れようとしましたが、今回は「全体的な雰囲気」に焦点を当てました。トーマの作品で私が最も気に入っているのは、彼の色彩表現、コントラスト、そしてやや異世界的な雰囲気です。このLoRAでそれを実現できたと考えており、少なくとも結果にはほぼ満足しています。美しい植生、ドイツの田園風景、鮮烈な色とコントラスト、豊満な女性、息をのむような風景、北欧の剣、聖書的なテーマ（長い髭と長い髪の老人を生成してみてください）そしてリアリズムとロマン主義の融合を期待してください。どの程度がトーマの影響で、どの程度が使用したチェックポイントの影響かは議論の余地がありますが、私の見解では、これはこれまでに私が訓練した中で最良のLoRAです。
Illustrious版更新ノート
Illustrious版は原作に近い表現で、より絵画的であり、彩度はやや控えめです（後者はv-predictionの特徴として色がより鮮やかになるため）。
ほぼ満足？
はい。いくつか気に入らない点もあります。たとえば、アーティストの家族、特に姉のアガテにあまりにも似すぎてしまうこと、背景がときどき退屈になること（「風景」と指定しない限り）そして、一部の色が目を刺すほど鮮やかすぎることです。また、トーマの署名が複数回現れる場合がありますが、これはW. W. Denslow LoRAほどひどいものではありません。いずれにせよ、私はすでにデータセットを微調整しており、今後新しいバージョンが登場する予定です。
Illustrious版更新ノート
正直、Illustrious版の方が少し好みで、v-predictionにも同様の—鮮やかだがより絵画的—スタイルを実装しようと考えています。
互換性
これはv-prediction用LoRAであり、Noob AI XL v-pred 1.0で学習されました。互換性のあるツールと適切な設定が必要ですが、使用するチェックポイントがv-predである必要はありません。たとえば、Noob Epsilonでも正常に動作します。Illustriousベースのチェックポイントとも多少は動作しますが、結果はチェックポイント、プロンプト、星の配置に非常に依存します。以下に私がテストしたものを挙げます。
Noob AI v-pred 1.0 および eps-pred 1.1 — 元のデータセットに最も忠実。絵画や図面の写真・スキャン画像であるため、色はやや控えめで、ややぼやけ、塗料の亀裂などが見られる。
Noobai-Cyberfix-V2/Perpendicular-Cyberfix-V2 (VPred) — 私のメイン推奨。
noob_v_pencil-XL — 私にとって二番目に良い。ややアニメ調だが、色がとても良い。
WAI-SHUFFLE-NOOB — アニメ調で、それ以外の可能性は一切ありませんが、結果は素晴らしい。
NEW ERA (New Esthetic Retro Anime) — 名前が示す通り、レトロなアニメ調で非常に興味深い結果を生み出します。
また、複数のIllustriousミックスやファインチューンもテストしましたが、総じてアニメ系チェックポイントよりも汎用的なチェックポイントで結果が優れています。個人差があります。
以下はサンプルグリッドです。SwarmUIで生成、シード 2041011578、プロンプト：by thoma, newest, masterpiece, best quality, absurdres, highres, general、ネガティブ：worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro, blurry, expressionless、4x NMKD Superscale SP 178000で1.5倍にアップスケール。
使用上のヒント
楽しんでください。楽しくなければ、やめて他のことをしてください。
スタイル・媒体タグをポジティブとネガティブの両方に入れ替えて実験してください（ツールが括弧に自動的に重みを付ける場合は、バックスラッシュ
\でエスケープすることを忘れずに）。下記に一覧を示します。退屈な画像を美しくするには
sceneryを追加してください。あるいはネガティブにsimple backgroundを入れるだけでも効果があります。両方使っても構いません。ポジティブに
realisticやphotorealisticを加えても効果がないか、同じような効果しか生みませんが、photorealisticのほうが逆効果です。これらをネガティブに入れると、チェックポイントによっては効果があるかもしれません。青が嫌いな場合はネガティブに
blueを追加してください。効果がない可能性もあります。IllustriousとNoob AIは、タグに加えて自然言語のプロンプトを活用することで効果が向上することを忘れないでください。
ネガティブに
simple backgroundを追加してください。ネガティブに
signature, artist name, artist logoを追加してください。20世紀初頭のドイツ農村風を避けたい場合は、服や髪の毛を詳しく記述してください。
遠景の顔は修正が必要です。近接ポートレートは素晴らしいです。
重みを低めに設定してみてください。重み0.1でも画像に明らかな影響がありますが、0.25～0.3あたりから始めるのが良いでしょう。重みを上げて実験してください。1.1以上では奇妙な結果が出ることもありますが、面白い結果が得られることもあります。私は2.5まで試しましたが、2.0を超えるのは全く意味がありません。
精緻化・アップスケールしてください。
生成した画像を投稿してください。結果の良し悪し、品のあるものかどうか、美しいか退屈かに関わらず、ぜひ見せてください。
実験用タグ一覧
以下のタグをポジティブまたはネガティブに組み合わせて、結果を微調整してください。ツールが括弧で重みを付ける場合は、バックスラッシュ \ でエスケープすることを忘れないでください。
painting (媒体)
monochrome
greyscale
simple background
ink (媒体)
graphite (媒体)
watercolor (媒体)
portrait
hatching (テクスチャー)
acrylic paint (媒体)
traditional media
チェンジログ
Noob v-prediction v1.2
初期リリース。以前のすべてのバージョンは失敗しました。
技術的なデータ（マニア向け）
103枚の画像を使用し、OneTrainerで50エポック（バッチサイズ4で合計1150ステップ）、Prodigyオプティマイザで学習。キャプションはWD-eva02-large-tagger-v3で自動生成し、その後手動でクリーンアップ・追加しました。すべての画像は公開ソースから収集しました。
Illustrious XL v1.9.4
最初で最後のIllustrious版。Noob版と同じデータセットを使用しましたが、より良いOneTrainer設定で学習しました。