Olympus

オリンパスXLへのリンク

注意：トレーニングされたアーティストの完全なリストについてはバージョン詳細をご確認ください。リストは例画像だけでは大きすぎます。また、このモデルはv-prediction損失を利用してトレーニングされており、非常に低いCFG値では劣化します。CFGリスケール拡張機能の使用を推奨します。

バージョン5がリリースされました。これは1.5版でのオリンパスの最終バージョンとなる可能性が高いです。もし次バージョンを作成するなら、おそらくXL版で行うでしょう。今回のバージョンでは、データセットを約28,000枚の厳選された画像に拡大し、コサイン学習率スケジュールで約60エポック、スクラッチからトレーニングしました。最高の結果を得るには、プロンプトを丁寧に記述してください。このモデルはプロンプトに非常に忠実に従うため、良い点でもあり悪い点でもあります。一般的なルールとして、何かを描き出したい場合は、プロンプトに明確に記述し、勝手に実現されると期待しないでください。多くのモデルではほとんど使われていないタグ（例：pubic hair、upside-downなど）や、多くのハードコアタグも、このバージョンでは反映され、正しく動作するよう配慮しました。例画像をご覧ください。これらはインペインティングやadetailerを使用せずに、テキストから直接生成されたものです。また、モデルが提供する80種類のアーティストスタイルのいくつかを必ず使用してください。これらのスタイルはすべてこのバージョンでトレーニングされており、LoRAは不要です。これがこのモデルで優れた生成結果を得る最善の方法です。

これは私が初めてファインチューニングに挑戦したものです。私は汎用的なベースモデルでは簡単に見つけることができないスタイルやコンセプトに焦点を当て、優れたヘンタイ機能も提供することを目的としました。モデルは約9,000枚の画像を用いて約15万ステップ、Clip Skip 1でトレーニングしました。私がファインチューニングしたコンセプトやスタイルの例については例画像をご覧ください。このモデルは非常に汎用的で、私自身も驚かされることがあります。女性だけでなく男性にも優れた結果を出します（ただし、例画像では男性の描写がほとんどないのはご容赦ください。20枚の画像だけではすべてを紹介しきれないためです）。また、驚くほど多くのキャラクターを認識しており、ぜひいくつか試してみてください。すべての画像はadetailerやインペインティングを使用せず、hires.fixのみを0.3〜4のノイズ除去で使用して生成されています。