イントロ：

このLoRAは、一般コミュニティから公開されている画像をもとに学習されており、フューリーな男性キャラクター（バラ）に焦点を当てています。画像のディテールとシーンの複雑さを強化しつつ、個人的な美的細部を組み込んだモデルであり、高い汎化能力を備えています。このモデルは、特定のアーティストのスタイルや技法を模倣することを目的としておらず、ベースモデルのアートスタイルへの影響は最小限です。ただし、プロンプトやベースモデルによってわずかな違いが生じる可能性があります。

推奨使用方法：

• 特定のトリガーワードは必要ありません

• 以下のプロンプトと一緒に使用することをお勧めします：male focus, furry, furry male, bara, muscular male

• v-predモデルとして学習されていますが、EPSモデルとも互換性があります。

• モデルはベースモデルのアートスタイルへの影響が小さく、使用するプロンプトやベースモデルによって結果がわずかに異なる場合があります。

• 特定のキャラクター特性に基づいて学習されているため、時折特定のパターンが現れることがあります。

  • ダイヤモンド形の体の模様/タトゥーを回避するには、ネガティブプロンプトに以下を追加してください---特にタイガーフューリーの場合**：** diamond (shape)

V3.9 BioGenesis：

基本的な使用方法はバージョン3.6と同様で、新たに1つのトリガーワード「s4mm2r」を追加しました。これはサマーコンセプトの画像をもとに学習されたもので、その分野にはフューリー関連のコンテンツが圧倒的に多いため、独立したコンセプトとして学習することにしました。

LoKRからLoHAに切り替え、学習データセットを20,000枚以上に拡大し、成人男性キャラクターの生成にも対応させました。これにより、フューリーの概念が弱い一部のIllustriousモデルがバラスタイルのフューリー男性を生成する能力の向上が期待できます。

以前のバージョンと比較して、このバージョンはフィッティング度が低く、特徴的なスタイルが明確ではありません。単体で使用すると、ベースモデルが極端に固定されたスタイルでない限り、異なるシードで多様な画像を生成できます。つまり、バージョン2.8と同じように調整が簡単で、さらに応答性と柔軟性が高まりました。ただし、特定のキャラクターの表現力は失われており、ダイヤモンド形の体の模様が発生することもありません。

注：VpredベースモデルとEPSベースモデルを使用する場合、アーティスト文字列とのマッチング度に違いが生じます。お使いのモデルに応じて実験し、適宜調整してください。

このバージョンに至るまで、V3.8は数多くの失敗を重ねました。学習に関する学術論文を深く掘り下げ、多くの時間を費やしました。現在のV3.9は、以前のバージョンほど目立たず、個性的な特徴も薄いかもしれませんが、多様性と忠実性の間には常にトレードオフがあります。ご意見やフィードバックをお聞かせください。楽しんで使っていただければ幸いです！

V3.7 Vishvarupa：

使用方法とトリガーワード

• 基本的な使用方法はバージョン3.6と同じです。

• これまでと同じ9つのトリガーワードを使用します。自由に組み合わせてご利用ください。

複数人物画像の生成

複数の人物を含む学習画像は、この更新のために特別に分類・処理されました。

• 安定性の向上：複数回のテストの結果、このLoRAを単体で使用した場合、スタイルの過学習を引き起こすような重み設定であっても、指の破損や複数の頭部などの重大な問題は発生しにくいことが確認されました。

• トラブルシューティング：それでも構造的な問題が発生する場合は、以下のいずれかが原因の可能性があります：

  • ベースモデル：使用しているベースモデル自体が優れた解剖学的生成能力を持っているか確認してください。

  • LoRAの組み合わせ：他のLoRAと併用していることで過学習が発生している可能性があります。

  • タグの設定：プロンプトを見直し、タグの調整が最終的な構造に影響を与える可能性があります。

重みとスタイル

• 一部のベースモデルでは、重み1.0でスタイルが非常に明確になります。

• 重み0.8以下ではスタイルが控えめになり、日常的な使用や他のLoRAと組み合わせる際に、それらを圧倒することなく安定的に機能します。

• このモデルはアーティスト文字列との組み合わせが非常に効果的です。

謝辞

Soxan さんには、ご支援とご協力に心より感謝申し上げます。モデルの改善に大いに貢献されたインスピレーションを提供していただき、テストにも協力していただきました。

V3.6 Cumulonimbus：

この新バージョンは最適化された学習データセットを採用し、以前のリリースとは異なるベーススタイルを実現しています。学習データに2.5Dスタイルの画像を追加したことで、LoRAの素材一般化能力が大幅に向上しました。オブジェクトや肌などのテクスチャーが、ベースモデルの内在的スタイルにさらに忠実に沿うようになります。

このバージョンの最大の変更点は、9つの異なるトリガーワードの導入です。それぞれ異なるコンセプトに基づいて学習されており、わずかに異なるスタイル、テクスチャー、効果を持っています。お好みの組み合わせと重み調整を行い、ご自身の創作に最適なバランスを見つけてください。以下は各トリガーワードの詳細（学習データと私の実験に基づく）：

* an@t0my：解剖学的ディテールに優れた画像で学習。生成物の解剖学的エラーを改善・修正するのに役立ちます。

* bu2nF1ght：赤色を多く含む色調または戦闘テーマの画像で学習。これらの主題を扱う際に推奨します。

* chr0m@t1cAbe2r@t1on：色収差またはパステル調・淡色パレットを含む画像で学習。これらの視覚的効果やムードを実現する際に推奨します。

* c0nc8pt：カウボーイショット、バスト、全身ポートレートなど、強力なキャラクターデザインを含む画像で学習。明確なキャラクター概念を生成するのに使用してください。

* d@rkF@nt@sy：ダークファンタジー系の画像で学習。このジャンルに推奨します。

* F@nt@sy：独特なファンタジーまたは手描き・画家的なシーンスタイルの画像で学習。ファンタジー環境の構築に最適です。

m18ed,：多様なテーマを含み、その多くは示唆的または *NSFW**な内容です。フラットカラーから2.5Dまで幅広いスタイルをカバーしています。

* ⚠️重要注意：このデータセットには「Sadiend」というキャラクターを含む多数の画像が含まれており、このトリガーは彼の外見に過学習する可能性があります。このキャラクターを生成したくない場合は注意して使用してください。

* P@le2e：強力なコンセプトアートの美的感覚を持つ画像で学習。コンセプトアート風の作品を作成する際に推奨します。

* ske2chL1ne@rt：線画、スケッチ風、または明確で強調されたラインを持つ画像で学習。線画やスケッチ風の効果を実現する際に推奨します。

以下の比較グリッドでスタイルの概要を把握できますが、ご自身のプロンプトやモデルでどのように動作するかを実際に試してみることを強くお勧めします。

[](https://postimg.cc/3WxbzX7k)

[](https://postimg.cc/R6NKLZ5Z)

アップデートをお楽しみください。良い生成をお祈りしています。

V3.5 Twilight：

新機能

• 機能の復元：以前のバージョンにあったいくつかの機能を再導入し、使用性を向上させました。その影響でファイルサイズがやや増加しましたが、それでも管理可能なレベルであると信じています（doge）。

• ベースモデルへの依存度の増加：最終画像の基礎的スタイルとアーティスト文字列の影響は、現在使用するベースモデルの影響をより強く受けるようになりました。ベースモデルがしっかり学習されていれば、より大きな制御が可能になります。

• 広範な最適化：前回のリリースと比較して、以下の分野でより顕著な最適化が行われました。

  • アートスタイルの一貫性

  • 体の構造と解剖学

  • キャラクターの顔の特徴

重要な使用上のヒント

特定のキャラクターの特徴に基づいて学習されているため、時折特定のパターンが現れることがあります。

• ダイヤモンド形の体の模様/タトゥーを回避するには、ネガティブプロンプトに以下を追加してください： diamond (shape)

ご試用いただきありがとうございます。これらの変更が、あなたの創造的なワークフローの向上に役立つことを願っています。

V3.3 Glittering gravel：

主な技術的変更

• データセットの拡張：データセットを9,500枚以上に増やしました。

• 新しい学習方法（LoKR）：このバージョンではLoCONからLoKRに切り替えました。最も直接的な利点はファイルサイズの大幅な削減です。

• ノイズオフセット：このバージョンではノイズオフセットを導入し、画像のコントラストを明確に改善します。

• データセットの洗練：

  • 「AIらしさ」の滑らかでプラスチックのような質感を軽減するために、ポートレートを除いたリアルな写真を一部追加し、Illustriousモデルで生成された画像を削除しました。

パフォーマンスと使用方法

• 品質とファイルサイズ：ファイルサイズが小さくても心配はいりません。ほとんどの場合、照明、ディテール、背景のレンダリング品質は以前のバージョンと同等です。

• スタイル固定型ではないLoRA：学習方法とデータの多様性により、このLoRAは特定のアートスタイルに強く適合せず、特定のキャラクターを完璧に再現しません。その利点は、あなたの意図するアートスタイルを奪わない点にあり、過学習を避ければより自由な創作が可能です。

• アーティスト文字列：アーティスト文字列の使用による品質低下は観察されていません。実際、全体的な結果は以前のバージョンよりも柔軟で多様であることが多いです。これは、LoKR学習方法がモデルの硬直性を低下させ、より多目的にしているためと考えられます。

このバージョンはディテールと照明の強化に依然として優れ、スタイルの組み合わせにおける柔軟性がさらに高まりました。

引き続きのご支援に感謝します。新バージョンをお楽しみください。

V3.2 Golden gossamer：

このバージョンの新機能

• 拡張されたデータセット：データセットを9,000枚以上に増やしました。また、過学習を引き起こしやすい特定のアートスタイルの画像を削除しました。

• ゼロ終端SNR：このバージョンではトレーニング時にゼロ終端信号対ノイズ比（Zero Terminal SNR）を導入しました。理論的には、平均より明るいまたは暗い画像への適応性が向上します。

使用推奨と主な変更点

• 重み：このLoRAはフル重みで使用すると強めのスタイルを発揮します。最適な結果を得るには、重みを0.95以下で使用してください。

• アーティスト文字列：以前のバージョンと比較して、アーティスト文字列の強化効果は文字列を増やすほど低下します。多くのアーティスト文字列を同時に使用すると、効果が薄れることがあります。一方、短くシンプルなアーティスト文字列（3つ以下）には非常に反応します。最良の結果を得るには、アーティスト文字列をできるだけ簡潔にし、不要な文字列の数を減らして適切な範囲に収めてください。

• ディテールと照明：変更があっても、このLoRAはディテールと照明のレンダリングで依然として優れた性能を発揮します。

ユーザー体験と創造的potential

このバージョンの使用体験は、これまでのバージョンとは明らかに異なり、操作性と生成されるスタイルの両方に違いがあります。

そのパフォーマンスは非常に多様です。ある場合は、プロンプトのアイデアを創造的に解釈し、以前は得られにくかった効果を実現します。別の場合は、出力がより標準的になることもあります。

ランダムシードで複数の画像を生成して、その可能性を探ることを強くお勧めします。特にベーススタイルが過学習や固定化されていない場合、驚くような結果が得られるかもしれません。

いつもご支援いただきありがとうございます。新バージョンをお楽しみください。

V3.1 Ravine stream：

新機能

• 拡張されたデータセット：学習データセットを8,000枚以上に拡張しました。

• 改善された正則化：いくつかのトレーニングパラメータを調整し、正則化を強化。全体的な特性はv2.8に近くなりました。

• スタイルとの互換性向上：フラットでセルシャドウ風のアートスタイルとの互換性が向上しました。ただし、特定のアートスタイルを実現するには、アーティスト文字列との併用が最適です。最良の結果を得るには、ベースモデルがアーティスト文字列プロンプトに反応しやすいことを確認してください。

使用方法と互換性

このLoRAは、ほとんどのベースモデルで問題なく動作します。ただし、大規模なデータセットの性質上、一部のベースモデルの学習データとわずかに重複する可能性があります。

• 過学習の可能性：高い重み（例：1.0）で使用し、背景の遠近法の歪みや手・指の問題が発生した場合は、過学習が起きている可能性があります。

• 解決策: これが発生した場合、LoRAの重みを下げたり、CFGスケールを減らしたりしてみてください。これで大抵の問題は解決します。

アーティスト文字列と他のLoRAとの併用

• アーティスト文字列: このLoRAをアーティスト文字列と一緒に使用すると、アートスタイルを簡単に調整できます。このバージョンでは、特にアーティスト文字列**"boogbogex"と"luodejun"**（参考に例画像をご覧ください）の効果を強化しました。これらのアーティストを含むプロンプトを使用する場合、適切に重みを再調整する必要があります。

• 他のLoRAとの組み合わせ: このLoRAを他のスタイルLoRAと組み合わせると、予期せぬ興味深い結果を得られます。

  • 注意点: チャラクターに紫の肌や星形の虎の縞模様など、プロンプトに含まれていない特徴が現れた場合は、LoRAの組み合わせが過学習している兆候です。

  • 解決策: 異なるLoRA間の重みバランスを調整することでこの問題を修正できます。

この更新版をご覧いただきありがとうございます。皆さんが作成される作品を楽しみにしています。

ill3.0 Dispell clouds：

このLoRAは、ベースモデルとしてAnyIllustrious-XL 1.1.0を使用して訓練されました。ベースモデルのページはこちら：/model/823108?modelVersionId=1564750。

このLoRAをモデルマージに使用する場合は、AnyIllustrious-XLのページの説明をよくお読みになることをお勧めします。

以前のバージョンと比べて、このバージョンは若干保守的で、以前のようなダイナミズムが少し欠けているように感じられるかもしれません。しかし、画像内の遠近法を適切に構築しようと努めています。私のテストでは、Illustriousベースモデルの汎用的な性質のため、さまざまなモデルで一貫して良好な結果を出しました。これまでに、過学習の兆候は観察されていません。

基本的なアートスタイルはIllustriousモデルの影響を強く受けています。もちろん、他のスタイルLoRAやアーティスト文字列を使用して画像全体の外観を調整することを妨げるものではありません。多くのアーティスト文字列と非常に良く組み合わせられます。

同じシードでテストした場合、このLoRAを追加しても構図は大きく変化しません。これはよりディテール強化LoRAのように機能し、照明の質も向上していることを確認しました。さらにさまざまな使い方を見つけていただけることを期待しています。

V2.9 Snap wave：

このバージョンはv2.6と同様の方法で訓練され、ベースモデルを微調整して独特で鮮やかなスタイルを引き出しています。v2.6と同等の創造性と照明効果を提供し、複雑なアクションや背景のプロンプトで特に優れた結果を出します。

例画像をご覧になると、このバージョンは他のバージョンとは異なる独自のベースアートスタイルを持っていることがわかります。よりリアリズムに傾いており、テクスチャーや素材のディテールが洗練されています。v2.6の長所を踏襲し改善していますが、前任者と同様に時々頑固な面もあります。より良い結果を得るために、使用時は低めの重みでの実験を推奨します。

また、ポニーテールなどのコンセプトのレンダリングを改善しました。テスト中、このモデルをさまざまなアーティストタグと組み合わせたところ、ほとんど満足のいく結果が得られました。さらに、このモデルで広く知られている個人的なキャラクターデザイン「Sadiend」を簡単に作成できます。このキャラクターのデータセットは、CivitAIコミュニティが共有したキャラクターLoRAから取得されています。

素晴らしいプロンプト提案をくれたAkongさん、そしてこのプロジェクトを可能にした機材支援を提供してくれた嵐風さんに心より感謝します。

ぜひ試していただき、フィードバックや作品を共有してください！

V2.8 Deneb：

この新しいLoRAバージョンは、前のリリースで見られた一部の過学習問題に対処し、シーンの遠近法への影響をより合理的かつ改善されたものにすることを目的としています。ほとんどの場合、導入されるスタイルの変化は、ご使用のベースモデルへの微調整にとどまります。

プロンプトが複雑であればあるほど、その効果はより顕著になります。構図、画像のレイヤー、背景の豊かさにおいて明確な改善が見られるでしょう。逆に、シンプルなプロンプトでは、生成される画像は使用しているベースモデルの標準的な出力に近くなります。

これはあなたにとって何を意味するでしょうか？このバージョンは、純粋な創造性については若干保守的ですが、その代わりに安定性と予測可能性が向上し、あなたの意図に「より従順」になります。私がこのバージョンを作成した主な目的は、本当に「使いやすい」ものを提供することでした。プロンプトを微調整することで、エラーを修正し画像を洗練させるのが大幅に容易になるはずです。

このバージョンで作成される作品を楽しみにしています！

主な改善点：

• 前バージョンと比べて過学習が軽減されました。

• シーンの遠近法がより論理的で改善されています。

• ベースモデルに調和する微妙なスタイル調整。

動作の特徴：

• 複雑なプロンプト: 構図、奥行き、背景のディテールにおいて顕著な向上が期待できます。

• シンプルなプロンプト: 結果はベースモデルの標準出力に近くなります。

全体的に：

• 創造性は若干保守的ですが、はるかに安定し、反応性が高まりました。

• 「使いやすさ」を設計の中心に置き、プロンプトベースの画像修正プロセスを簡素化しました。

V2.6 burn dream：

このバージョンは、画像のディテール、照明、影、全体的な深さ・構図を大幅に向上させるように設計されています。そのスタイルは、ご使用のプロンプトやベースモデル/チェックポイントに強く影響されるため、思わぬ驚きに出会えるかもしれません！

**潜在的なキャラクターロラ？（doge）**興味深いことに、特定のキャラクター要素の組み合わせで、一貫して特定のキャラクターを生成できます。そのため、これをキャラクターロラとして使用できる可能性があります？ 😉

重要な注意点と特徴：

• 安定性: このようにより強調（ときには過剰な）効果を実現する代償として、このLoRAは必ずしも完全に安定しているわけではありません。

• 過学習: このバージョンはやや過学習しています（正直、時々「焼きすぎ」たり「にごったり」することがあります 😅）。

• 推奨重み: 重みは0.8未満で使用してください。

• モデル互換性: 効果はベースモデルによって異なります。一部のモデルでは影響が薄れる場合があるため、最適な設定を見つけるには実験が必要です。

試してみて、どんな素晴らしい作品ができるか教えてください！結果を楽しみにしています。

V2.5 pure：

このバージョンはzero_terminal_snr戦略で訓練されました。ベースモデルの全体的なスタイル、構図などへの影響はほとんどありません。代わりに、微細な画像修正と微妙なディテールの追加に焦点を当てています。これにより、基本的なアートスタイルを変えずに画像を洗練させたい場合に非常に柔軟に使用できます。

さらに、データセットを改善しました：700枚以上の低品質画像を削除し、1000枚以上の高品質画像を追加しました！

V2.0：

🎉 データセット更新！2000枚以上の新画像を追加！ 🎉

データセットに2,000枚以上の新画像が追加され、創造性が大幅に向上しました！この更新は他のLoRAと組み合わせても優れた結果をもたらします。

重要な注意点: 一部のソース画像はIllustriousシリーズのチェックポイントを使用して生成されています。生成画像に「油性の肌」効果が見られる場合は、以下の内容をネガティブプロンプトに追加することで簡単に解消できます：

(smooth skin:1.1), greasy skin, artificial gloss, plastic texture, nin_fake

楽しいクリエイションを！

モデル利用規約

このモデルをご利用いただき、ありがとうございます！コミュニティ全体がポジティブで公平な体験を得られるように、以下のような規約を定めました。これらの規約は、ユーザーである皆さまと、私自身のクリエイターとしての両方を守り、創造的な探求を促進することを目的としています。モデルをご利用の前に、ぜひ一度お読みください。

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このモデルは創造的かつ個人的な用途のために提供されています。ただし、法律、倫理基準、またはコミュニティガイドラインに違反する目的での使用は禁止されています。特に、以下の用途では使用を禁止します：

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• いかなる形の搾取、ハラスメント、差別。

• 私の事前の書面による許可なしの商業的利用。
  　注：これらの制限は、すべてのユーザーにとって安全で尊重される環境を維持するためのものです。

2. 著作権とライセンス
私はこのモデルの完全な著作権を保有しています。個人的または芸術的用途での使用に関して、非独占的かつ非商業的な使用ライセンスを付与します。モデルそのものの商業的使用または再配布は、私の明示的な同意がなければ許可されません。

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4. 自己責任での使用
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