Creation NAIXL / 2025-Oct

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モデル説明

Creation NAIXL V1-251001


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概要

このモデルは NoobAI-XL の Epsilon シリーズモデル をベースに、全新的なデータセットで学習させたものです。ご喜爱いただければ幸いです。今後もデータセットを拡大し続け、モデルが完璧になるまで学習を継続します。10月版モデルは5月版と比較して複数の面で顕著な改善が見られますが、意味的正確性は大幅に低下しており、さらなる改善が必要です。

モデル学習詳細

データセット

継続学習に使用したデータセットのサンプルは主に Pixiv から収集した画像であり、プロンプトには、Pixiv で作者またはユーザーが付与した英語タグと、Danbooru API から取得したタグを用いています。

Danbooru にアップロードされていない画像については、Pixiv が提供するタグが少ないため、各画像に対して wd-tagger-v3 を用いて Danbooru 風のタグを推論し、ローカルインデックスと Danbooru の自動補完 API を組み合わせて、各アーティストの Pixiv ユーザー名を正しい Danbooru アーティストタグにマッピングしました。

詳細は以下の通りです:

  • Pixiv 月間ランキング から 2025年1月から10月までの毎日500枚の画像を完全にクロールし、重複を除去して各画像の英語タグを抽出しました。
  • Pixiv R18 週間ランキング から 2025年1月から5月までの毎日の画像を完全にクロールし、重複を除去して各画像の英語タグを抽出しました。R18ランキングの更新を停止したのは、過度なモザイク処理が施されているためです。
  • Pixiv VISIONS 年鑑に登場した約50人のイラストレーターの、2024年11月1日から2025年10月1日までの作品を抽出し、各画像の英語タグを取得しました。
  • Pixiv の所在国による政策の影響で、ほとんどのR18作品が審査されているため、Danbooru から order:score age:<1year で約7,000枚のポジティブサンプルを収集し、主なゲームキャラクターをカバーしました。また、ネガティブサンプル(例:bad hands, bad feet など)も収集しました。

合計サンプル数:21,345枚

WEEKLY_RANKING_R18_API: str = "https://www.pixiv.net/ranking.php?mode=weekly_r18&date={date}&p={p}&format=json"

MONTHLY_RANKING_API: str = "https://www.pixiv.net/ranking.php?mode=monthly&date={date}&p={p}&format=json"

ILLUST_INFO_API: str = "https://www.pixiv.net/ajax/illust/{illust_id}?lang=en"

DANBOORU_SEARCH_API: str = "https://danbooru.donmai.us/posts.json?tags={tags}&page={page}&limit={limit}"

DANBOORU_AUTO_COMPLETE_API: str = "https://danbooru.donmai.us/autocomplete.json"

プロンプトの重複を除去し、誤ったプロンプトや過度に短い・長いプロンプトを含むサンプルを削除しました。
以下のプロンプトタグを含むサンプルも削除しました。

chat log, fake screenshot, ai-generated, ai-generated illustration, announcement celebration, comic, manga, how to draw, multiple boys, multiple girls

作品の人気度に応じて自動で品質タグを付与(以下参照)。

生成ガイド

プロンプト

生成時には、同じ形式のプロンプトを一貫して使用してください。プロンプトの書き方には以下の2種類があります。

  • プロンプト内のすべてのアンダースコアを除去:robin \(honkai: star rail\)(推奨。学習に使用したプロンプト形式がこれだからです)。
  • アンダースコアを含む形式:robin_\(honkai:_star_rail\)

推奨されるプロンプトの順序:

<1boy/1girl/1other/...>, <character>, <artists/styles>, <quality tags>, <composition tags>, <IP/franchise>, <more tags>

データセットでは、Pixiv の「xxx n+ブックマーク/ユーザー」タグを品質プロンプトタグにマッピングし、モデルの品質制御を強化しました。検証の結果、これらのタグは顕著な効果を示しています。

利用可能な品質タグ:

masterpiece         # n >= 10000
best quality        # 5000 <= n < 10000
high quality        # 1000 <= n < 5000
good quality        # 500 <= n < 1000
normal quality      # それ以外

NAI-XL に引き続き、年代プロンプトを採用しており、現在は year 2025 を使用できます。また、newest は 2021~2025 年を対象とします。

画像の解像度については以下のように分類しました:

absurdres           # n > 9,000,000 ピクセル
highres             # 4,000,000 < n <= 9,000,000 ピクセル
midres              # 1,048,576 < n <= 4,000,000 ピクセル
lowres              # それ以外

データセットの構成上、Danbooru タグだけでなく、Pixiv タグに存在する多くのタグも利用可能です。
現時点では効果は限定的ですが、今後のモデルの更新により、それらのタグの有効性が向上することを期待しています。

私が使用しているネガティブプロンプトは以下の通りです:

Suggest Negative Prompt:
lowres, (worst quality, bad quality, low quality:1.2), bad anatomy, bad perspective, bad hands, bad feet, bad pixiv id, anime screencap, watermark, artist name, censored, bar censor, mosaic censoring, amputee

その他の設定

  • サンプラー: Euler / Euler a
  • CFG: 4.0~6.5
  • ステップ数: 主要生成段階では20ステップ以上を推奨
  • 上記以外の設定は元モデルと同一です。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。