Typhoon XL

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style
v2.0v1.0

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モデル説明

📌 注意：CFGスケールの推奨値にtypoがありました—修正済み

📌 TL;DR / 注意：
Typhoonはスタイル化されたモデルです。意図的に、映画的照明、クリーンなディテール、独特の「レンダリングされた現実」の美学に傾いています。完全なフォトリアリズム（スマートフォン級のポートレート、ポラロイド、フィルムグレインなど）も可能ですが、生のリアリズムを実現するにはより多くのプロンプトの工夫が必要です。デフォルトでは、鮮やかなディテールと、やや超現実的な洗練された仕上がりが期待できます—これがTyphoonの独自の魅力を生み出しています。

📌 更新（2025年2月7日）：V2がリリースされました！
Typhoon V2は、V1のビジュアル基盤を基に、プロンプトの忠実度向上、解剖学的精度の改善、素材のリアリズム強化、照明と表面ディテールのより精密な制御を実現しました。初見では些細な変更に見えるかもしれませんが、これは外科的レベルのアップグレードでした：意図的に焦点を絞り、非常に具体的で技術的に複雑です。何も大規模に再構築されたわけではありません。必要な部分だけを修正しました。

このショーケースではネイティブ出力サンプルを使用しています：
すべてのサンプル画像は、LoRAや外部モディファイアを一切使用せずに生成されています。ご覧になっているのは、モデルのコア機能そのものです。

🌪️ Typhoon – 精緻さと芸術性を追求する高精細SDXLモデル

Typhoonは単なる継承ではなく、前作であるTornadoからの意図的な逸脱です。当初はTornado v3として計画されていましたが、プロジェクトは独自のビジュアルアイデンティティを持つ独立したモデルへと進化しました。その結果生まれたのが、明瞭さ、奥行き、映画的構成に最適化された高性能SDXLモデルで、多様な被写体に対して豊かでスタイルに富んだ結果を提供します。

開発には膨大なデータセットのキュレーションとGPUレンタルによるトレーニング実行が必要でした。ハードウェアへのアクセスが限られていたため、プロセスは資源集約的かつ高コストでした。平均して4回のトレーニングのうち1回は失敗し、意味のある進展は困難で予測不可能でした。Typhoonは、試行錯誤、洗練、反復の末に生まれた、粘り強さの結晶です。

🔧 モデルの特性

  • ポートレート級のディテール： Typhoonはクリーンで高解像度のアップレンダリングに優れています。ADetailerは不要です—ディテール保持はネイティブで非常に強力です。

  • ダイナミックな照明と深さ： 再設計された光の挙動により、映画的なコントラストと空間的構成が向上しました。

  • プロンプトのシンプルさ： トリガーワードは不要です。結果は自然で、プロンプトの意図に一貫して反応します。

Typhoonは本来スタイル化されています。デフォルト出力は鮮やかで、ディテールが豊か、軽くレンダリングされた印象です。生のリアリズムより、「クリーンなリアリズム」または「フォトリアリスティックに近い」ルックを重視しています。大胆な照明、明確に定義されたフェイス、そしてその特徴的なレンダリング仕上げが組み込まれています。ポートレート、ビューティーショット、コンセプトアートに優れていますが、注意深くプロンプトしない限り、粗いドキュメンタリー風のリアリズムにはなりません。

Typhoon V2はこれらすべてを引き継ぎ、プロンプトの表現への反応性も向上させました。V1は一部のポーズや向きのヒントに抵抗していたことがありましたが、V2ははるかに従順です。（サンプル比較には「背面から視聴者に向かう」などのプロンプトが含まれており、V2はそれを正確に処理します。）中距離での目の描写も顕著に改善されています。V1は近距離では良好でしたが、中距離ではやや不安定になることがありました。V2はこの問題を修正し、広角構図でもよりシャープで表現力豊かな目のディテールを提供します。素材のレンダリングと環境の分離も強化されましたが、全体の美学やトーンには影響していません。それは依然としてTyphoon—ただし、より洗練された形で。

⚙️ 推奨設定

以下の設定は V1とV2の両方 に適用可能です（設定は完全に互換性があります）：

（注：Forge WebUIでは、顔の修復を無効にしないと、特にアップでは目がにじんでしまいました。このモデルは、そのままの状態でアップを非常にうまく処理します。）

  • CFGスケール： 3.0 – 8.0（最適範囲：スタイルに応じて5.0 – 7.0）

  • ステップ数： 15+（より多くのステップで複雑さが向上）

  • サンプラー：

    • DPM++ 2M Karras（推奨）

    • Euler / Euler A

    • DPM++ SDE

    • その他の「よく使われる」サンプラーも優れた結果を出す可能性あり

  • ADetailer： アップでは推奨しません—目がにじむ原因になります

  • プロンプト： 記述的な文構造でより効果的

  • スタイル適合性： ポートレート、映画的レンダリング、ファンタジー芸術、ソフトリアリズム、スタイル化されたコンセプトアートに最適

🛠️ 開発プロセス

Typhoonの構築はハイブリッドアプローチを採用しました：

  • 初期トレーニング： ベースモデルを確立するために従来のチェックポイントトレーニングから開始。

  • ターゲットLoRA統合： Typhoon専用にトレーニングされた一連のLoRAを用意し、それらを選択的にベースモデルにマージ。

  • 手動調整： マージプロセスそのものは試行錯誤で、マージ重み、強度値、操作順序を繰り返し実験し、バランスを保ちスタイルのにじみを防ぐ必要がありました。

この手作業による洗練が、2つのカスタムツールの開発を生み出しました：
（非エンジニアやコマンドライン操作を好まない人々向けに、これらのスクリプト用のGradio UIを現在開発中です）

  • LoRA強度分析ツール — LoRAの影響を強度で分析し、数学的根拠に基づく推奨値を提示するPythonスクリプト。

  • LoRAエポック分析ツール — どのトレーニングエポックが最も一貫した出力を生成するかを分析。

両方のツールは現在アルファ版であり、GitHubで無料公開中です。

⚠️ 制限事項

TyphoonはNSFW生成において完全な一貫性を保っていません。ベースモデルはこの点で大幅に抑制されています。V2はV1より信頼性が向上しましたが、まだ完璧ではありません。うまくいくと印象的ですが、プロンプトや構成によって結果は依然として変動します。

🔄 継続的なアップデート

Typhoonは進化し続けるプロジェクトです。V2は最新のマイルストーンですが、最終版ではありません。
開発が継続されるにつれて、アップデートがリリースされます。ユーザーのフィードバックと継続的なテストが、今後の改善を形作ります。

📜 利用ポリシーおよび免責事項

Typhoonは個人的・創造的使用を目的としています。
第三者の生成サービスへのアップロードやデプロイは行わないでください。また、他のモデルと統合しないでください。Typhoonは精密に調整されたシステムであり、変更すると視覚的バランスと意図された忠実度が大幅に低下する可能性があります。

🌩️☕ 嵐を支えてください

私が構築しているもの—Typhoon、Tornado、ツール、混沌—に共感し、その継続を支援したいのであれば、Ko-fiで支援をご検討ください：
https://ko-fi.com/raxephion

どれだけ小さな支援でも、コンピュートコストやカフェイン、たまにある「なんでこれ壊れてるの？」というパニックを支える助けになります。
嵐を生き続けさせてくれて、ありがとう。

このモデルで生成された画像

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