Qosic Style

Danbooru上のQosicの作品を学習させた基本スタイルのLoRA。Danganronpa関連の素材において特に優れており、ベースモデルが（一部の）キャラクターをより深く理解するのを助け、シーンをより原作に近い方向に導きます。また、比較的マイナーなキャラクターも一部含んでいます。ベースの有名なモデルのトレーニングデータにほとんど存在しないRyoko（Danganronpa Zero）に対しても、良好な結果を出力したことがあります。基本スタイルは、太めのラインと鮮やかな色調を特徴とする、より詳細で豊かなアニメスタイルを推進します。

Illustrious版はタグとの併用が最適です。Chroma版はタグと自然言語プロンプトの両方を良好にサポートしますが、両者を組み合わせて使用した場合に最も効果的です。

Chromaスタイルプロンプティング

Qosicは複数のスタイルを用いるため、LoRAに意図的にスタイルを誘導する必要があります。以下は良い出発点です：

作品全体は太い輪郭線と鮮やかな色調で描かれ、活気に満ちたダイナミックな印象を与えています。使用されたデジタルアート技法は全体的な魅力を高め、視覚的に引きつけ、魅力的な仕上がりになっています。

アーティストはデジタルメディアを用いて、キャラクターやその周囲の鮮やかな色調と繊細なディテールを引き出しています。

画像は高解像度のPhotoshopスタイルで実装されています。

アートワークは高解像度で描かれ、キャラクターの衣装や肌の質感を強調する詳細な陰影とハイライトが特徴です。アーティストの技術は洗練され正確で、キャラクターのINSERT ATTENTION REQUIREDな特徴やINSERT ATTENTION REQUIREDな繊細なディテールに焦点を当てています。

アートワークは高度なディテールとソフトなグラデーションカラーパレットを特徴とし、デジタルペイント技法を用いて滑らかなグラデーション背景とキャラクターの繊細な描写を実現しています。

Danganronpaキャラクター

Chroma LoRAでDanganronpaキャラクターを生成するには、以下の2点を推奨します。まず、このLoRAと併用して、私のDanganronpaメガパックまたはRui KomatsuzakiスタイルLoRA（どちらもこのLoRAのリソースセクションにリンクされています）を使用することで、選択肢を広げ強化できます。追加LoRAの強度を0.5以下に下げることで、このLoRAのスタイルを保ちつつ、キャラクターの特徴的な要素をより多く学習できるようにします。このLoRAは比較的広範なキャラクターをカバーしていますが、それでも全体のほんの一握りに過ぎません。Chroma版でもIllustrious版でも、キャラクターにはDanbooru形式の名前とタグ「danganronpa_(series)」を必ず含めてください。このLoRAは、トレーニングデータ内の出現頻度の高い順に以下のキャラクターで学習されています：

akamatsu_kaede
nanami_chiaki
kirigiri_kyoko
monokuma
saihara_shuichi
ikusaba_mukuro
harukawa_maki
yonaga_angie
fukawa_toko
naegi_komaru
amami_rantaro
shirogane_tsumugi
k1-b0
oma_kokichi
enoshima_junko
hinata_hajime
chabashira_tenko
komaeda_nagito
iruma_miu
celestia_ludenberg
naegi_makoto
kamukura_izuru
tsumiki_mikan
asahina_aoi
pekoyama_peko
tojo_kirumi
yumeno_himiko
momota_kaito
gokuhara_gonta
sonia_nevermind
fujisaki_chihiro
owari_akane
togami_byakuya
koizumi_mahiru
maizono_sayaka
ogami_sakura
hagakure_yasuhiro
nidai_nekomaru
saionji_hiyoko
tanaka_gundham
ishimaru_kiyotaka
kuzuryu_fuyuhiko
owada_mondo
hanamura_teruteru
kimura_seiko
kuwata_leon
shinguji_korekiyo
soda_kazuichi
yamada_hifumi
togami_byakuya_(danganronpa_2)
kizakura_kouichi
magadori_kyoshika
munakata_kyousuke
sakakura_juuzou
yukizome_chisa
ando_ruruka
gekkogahara_miaya
izayoi_sounosuke
mitarai_ryota
towa_monaca

トレーニングデータに十分に含まれていると見なせるキャラクターの境界線は「Mondo」です。Mondoとその下のキャラクターは、上位のキャラクターに比べて生成結果が不安定になりがちです。

Chroma LoRAを使用する際は、キャラクターの服装や外見の詳細をDanganronpaファンダムウィキのキャラクター紹介セクションから取得することを推奨します。

しかし、以上のすべてを踏まえ、このLoRAは「キャラクターロラ」ではないことを強く強調したいと思います。主な目的はスタイルの学習であり、追加のLoRAなしでDanganronpaキャラクターを正確に生成できることを期待したのは副次的な目的でした。うまくいくのは良い追加効果ですが、それが主な目標ではありません。したがって「結果は個体差があります」と言うのは控えめな表現です。Illustrious版では、ほとんどのIllustriousモデルがDanganronpaキャラクターを十分に学習しているため、通常は非常に良い結果が出ます。一方、Chroma版では、Danganronpaがトレーニングデータにほぼ含まれていたものの、十分ではなく、自力で安定して再現できるほどではありません。そのため、結果はより不安定になります。ギャラリーの例画像でも確認できるように、Chroma画像ではキャラクターの外見に「ほぼ」近づくものの、完全には達しないケースがよくあります。Junkoのクマのヘアピンが正しく描けない、Mukuroの外見がJunkoと混ざる、Chiakiのヘアクリップが不安定になる、などです。

バージョンについて

IllustriousからChromaへのLoRAの1.0から2.0への移行は、LoRAの機能に大きな影響を与えません。これは主に、ナラティブプロンプトを用いたモデルのトレーニング結果を向上させるためにキャプションを大幅に再編集したことを反映しています。Illustriousモデルにはこれらの変更がそれほど恩恵をもたらさないと判断したため、より大規模なアップデートが発生するまでIllustrious版の2.xバージョンのリリースは保留しています。