Mugen

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モデル説明

💚 更新情報 - このモデルのレビューや画像をぜひ見せてください! below に投稿してください!

ℹ ノート - このモデルのプリーンファイルオプションには、VAEファイルが組み込まれています

💡 Alpha 1 - このモデルシリーズの出発点として、独自のテクスチャ詳細に焦点を当てたバージョン

情報

これまでこのモデルは、創造的なテクスチャの詳細と、さまざまな方法で強調されたスクリーンキャプチャ/シネマティックな要素を引き出すための実験的な取り組みでした。このモデルの目的は、さまざまなマージにおける創造的な中立マージ部品として機能することですが、単体のベースモデルとしても使用できます。

📝 このバージョンは、複雑または詳細なプロンプトに非常に優れています。何か足りないと感じた場合は、自分が見たいものを具体的に記述してみてください。

効果的

  • テクスチャの詳細
  • シネマティックな要素
  • 近距離での目の詳細
  • 髪の質感/スタイル
  • 全体的な能力
  • 風景スタイルとポートレート
  • スタイル/キャラクターの中立性(記述的なプロンプト、タグ、自然言語で大幅に効果を発揮)
  • 軽微なスタイル変化(スタイルの記述における柔軟性)
  • 多数のLoRaモデルと非常に相性が良い

改善の余地あり

  • スタイル/キャラクターの中立性(効果的だが、特定の要素を詳細に記述しない場合に問題が顕著になる。改善の余地あり)
  • サチュレーション(一部は、特定の要素を記述しない場合のモデルの中立性に関連)
  • 顔(鼻、耳の正面角度、表情など)
  • 遠距離での目の描写(adetailer を戦略的に使用することで改善可能)
  • 手の描写(時々)

推奨使用方法

このモデルは、CFGスケール/ステップ範囲に対してやや柔軟です。たとえば、スケール5.5または10.5+、ステップ10–30+(サンプラーによって異なります)などをお試しください。ご自身に合った設定をご自由に試してください~

生成時にhires fixオプションの利用、または初期生成後のアップスケーリングを強く推奨します。

いつも通り、プレビュー画像やギャラリー画像を出発点として使用し、以下の設定値を参考にしてください。一般的なサンプラーとしては、Euler a と DPM++ 2M Karras をよく使用しています。

~18-28 ステップ、**6.5-8_** スケール、**0.3-0.5 hires fix_** ディノイジング、clip skip 1 または 2

最適なVAEをご使用ください。ファイルセクションにリンクされているのは vae-ft-mse-840000-ema です。

📝 adetailer は、中〜遠距離のキャラクターに詳細を追加・修正するのに非常に有効なツールです。ただし、常に使用することはおすすめしません。場合によっては良い結果が改善されることもあれば、逆に悪化することもあります。

ノート: このバージョン/モデルは、最大の詳細精度にファインチューニングされていません。

免責事項

このモデルは、使用するパラメータによって意図せずNSFWコンテンツを生成する可能性があります。プロンプトを適切に調整してください。たとえば、ネガティブプロンプトに「nsfw」と記入してください。

このモデルを共有する目的は、公共の場で卑猥なコンテンツを展示することではありません。この学習モデルの使用はユーザーの裁量に委ねられており、SFWまたはNSFWコンテンツを生成するかどうかを自由に選択できます。SFWまたはNSFWコンテンツとの関わり方は、ユーザー自身の個人的好みに依存します。AIモデルには、簡単にアクセス可能な明示的なビジュアルコンテンツは含まれていません。

使用した例画像

  • vae-ft-mse-840000-ema

  • 4x-UltraSharp アップスケーラー

  • hires fix を使用し、さらに SD upscale で再アップスケールまたは軽微な編集

  • 古いKarrasスケジューラーのsignmas(0.1〜10) 互換性設定の使用

  • すべての LoRa の使用は画像のメタデータに記載してください

  • bad_v2 ネガティブ埋め込みの名前は bad_prompt_version2 と同じである必要があります

  • EasyNegativebadhandv4 のネガティブ埋め込みも使用

  • 一部のプレビュー画像では adetailer を使用(遠距離のキャラクターの顔に有効)

*ネガティブ埋め込みは任意です


リソース

このモデルは以下のリソースを用いています。すべて優れたモデルであり、各クリエイターに感謝します。

a1

📝 将来的に、詳細なレシピをHugging Faceページに掲載する予定です。


ライセンスと使用

このモデルはオープンアクセスで、すべてのユーザーが利用可能であり、CreativeML OpenRAIL-M ライセンスにより、権利と使用方法が明確に定められています。

1. このモデルを利用して、違法または有害な出力やコンテンツを意図的に生成・共有してはいけません。

2. 作者は、あなたが生成した出力に対して一切の権利を主張しません。出力の使用は自由ですが、その使用はライセンスに定められた条件に従う必要があります。

3. モデルの重みを再配布することが可能です。再配布する場合、ライセンスと同様の使用制限を含め、変更版のCreativeML OpenRAIL-Mライセンスをすべてのユーザーに提供してください(ライセンス全文をよくお読みください)。

ライセンス全文はこちらをご覧ください:Stable Diffusion

使用制限

あなたは、モデルまたはその派生モデルを以下の用途に使用しないことに同意します:
- 適用されるすべての国家、連邦、州、地方、国際的な法律または規制に違反する方法で
- 未成年者を搾取・害する、またはそのような行為を試みる目的で
- 他人を害することを目的とした、検証可能な偽情報および/またはコンテンツを生成・拡散するため
- 個人を害するために使用可能な個人特定情報を生成・拡散するため
- 他人を中傷、貶め、またはいじめるため
- 個人の法的権利に悪影響を与える完全自動化された意思決定、または法的に拘束力のある義務を生成・変更するため
- オンラインまたはオフラインの社会的行動、または既知または予測される個人的・性格的特徴に基づき、個人またはグループを差別または害するため
- 年齢、社会的、身体的、または精神的特性に基づき、特定の集団の脆弱性を悪用して、その集団に属する個人の行動を歪め、その個人または他の個人に身体的または心理的被害を引き起こす可能性のある方法で
- 法的に保護された特徴またはカテゴリーに基づき、個人またはグループを差別する目的で
- 医療アドバイスおよび医療結果の解釈を提供するため
- 司法、法執行、移民、または難民プロセスの運用のために情報を生成・拡散すること(例:個人が詐欺や犯罪を犯す可能性を予測するためのテキストプロファイリング、文書内の主張間の因果関係の抽出、無差別かつ恣意的な使用など)

利用規約

- このモデルの不適切な使用によるすべての法的責任は、あなた自身に帰します。
- このモデルのいずれかをマージする場合、マージの手順を明確に記載し、変更点を明示してください。

ノート

何か矛盾や修正が必要な点を見つけた場合は、お知らせください。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。