概要

このモデルは、FLUX.1-devのアーキテクチャをベースに開発され、いくつかの構造的な変更を加えています。インターネットから収集した高品質なアニメーション画像と写実的な画像を含むカスタムデータセットで学習されています。データセットは最初にChatGPT o3-miniでキャプションが生成され、その後正確性を確保するために手動で再確認されています。学習中、モデルはFLUX.1-devを教師モデルとして利用してガイドを行います。

重要

• これは自己再構築されたモデルであるため、ご提供いただけるフィードバックを非常に重視しています。あなたの意見は、私のモチベーションを高めるだけでなく、今後の改善に向けてこのモデルの強みと弱みをより深く理解するのに役立ちます。

• これはAIOモデル（オールインワン）であり、VAE、CLIP、T5Encoderのすべての必須コンポーネントを含んでいます。デフォルト設定の使用を推奨します。また、このモデルはbf16データ型を使用しており、画像生成の最適な品質を確保します。

現在、このモデルはCivitai Generationでは利用できません。以下のウェブサイトからご利用ください：

• tensor.art

推奨設定：

• ガイドanceスケール： 2.0 - 5.0

• ステップ数： 20 - 30

• サンプラー： Euler a / DPM++ 2M

• スケジュール： Simple

注意

• 例示された画像には、ポストプロセッシングやLoRAは一切適用されていません。これらの画像は、推奨設定とカスタムプロンプトのみで、私のベースモデルを使って生成されています。

• 例示画像は、モデルのパフォーマンスを独立して評価できるよう、複数のソースおよび著者からのプロンプトを用いて作成されています。

謝辞

• すばらしいモデルを提供してくださったBlack Forest Labsに感謝します！

私の活動を支援したい場合は、Ko-fiを通じてご支援いただけます！