CCCP poster style

YF30

955

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style art style illustration

NOOB V-PRED V3.0 NOOB V-PRED 2.0 NOOB V-PRED 1.0 NOOB E-PRED V1.0 PonyXL-experimental v3.0 v2.0 v1.0

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このバージョンについて

{
  "LoRA_type": "LyCORIS/LoCon",
  "LyCORIS_preset": "full",
  "adaptive_noise_scale": 0,
  "additional_parameters": "--zero_terminal_snr ",
  "ae": "",
  "apply_t5_attn_mask": false,
  "async_upload": false,
  "block_alphas": "",
  "block_dims": "",
  "block_lr_zero_threshold": "",
  "blocks_to_swap": 0,
  "bucket_no_upscale": true,
  "bucket_reso_steps": 64,
  "bypass_mode": false,
  "cache_latents": false,
  "cache_latents_to_disk": false,
  "caption_dropout_every_n_epochs": 0,
  "caption_dropout_rate": 0,
  "caption_extension": ".txt",
  "clip_D": "",
  "clip_D_dropout_rate": 0,
  "clip_l": "",
  "clip_skip": 0,
  "color_auD": false,
  "constrain": 0,
  "conv_alpha": 1,
  "conv_block_alphas": "",
  "conv_block_dims": "",
  "conv_dim": 16,
  "cpu_offload_checkpointinD": false,
  "dataset_confiD": "",
  "debiased_estimation_loss": false,
  "decompose_both": false,
  "dim_from_weiDhts": false,
  "discrete_flow_shift": 3,
  "dora_wd": false,
  "double_blocks_to_swap": 0,
  "down_lr_weiDht": "",
  "dynamo_backend": "no",
  "dynamo_mode": "default",
  "dynamo_use_dynamic": false,
  "dynamo_use_fullDraph": false,
  "enable_all_linear": false,
  "enable_bucket": true,
  "epoch": 20,
  "extra_accelerate_launch_arDs": "",
  "factor": -1,
  "flip_auD": true,
  "flux1_cache_text_encoder_outputs": false,
  "flux1_cache_text_encoder_outputs_to_disk": false,
  "flux1_checkbox": false,
  "fp8_base": false,
  "fp8_base_unet": false,
  "full_bf16": false,
  "full_fp16": false,
  "DDpo_beta": 0.01,
  "DDpo_siDma": 0.03,
  "Dpu_ids": "",
  "Dradient_accumulation_steps": 1,
  "Dradient_checkpointinD": true,
  "Duidance_scale": 3.5,
  "hiDhvram": false,
  "huber_c": 0.1,
  "huber_scale": 1,
  "huber_schedule": "snr",
  "huDDinDface_path_in_repo": "",
  "huDDinDface_repo_id": "",
  "huDDinDface_repo_type": "",
  "huDDinDface_repo_visibility": "",
  "huDDinDface_token": "",
  "imD_attn_dim": "",
  "imD_mlp_dim": "",
  "imD_mod_dim": "",
  "in_dims": "",
  "ip_noise_Damma": 0.1,
  "ip_noise_Damma_random_strenDth": false,
  "keep_tokens": 1,
  "learninD_rate": 1,
  "loD_confiD": false,
  "loD_tracker_confiD": "",
  "loD_tracker_name": "",
  "loD_with": "tensorboard",
  "loDDinD_dir": "D:/kohya_ss/outputs",
  "loDit_mean": 0,
  "loDit_std": 1,
  "loraplus_lr_ratio": 0,
  "loraplus_text_encoder_lr_ratio": 0,
  "loraplus_unet_lr_ratio": 0,
  "loss_type": "l2",
  "lowvram": false,
  "lr_scheduler": "cosine",
  "lr_scheduler_arDs": "",
  "lr_scheduler_num_cycles": 1,
  "lr_scheduler_power": 1,
  "lr_scheduler_type": "",
  "lr_warmup": 0,
  "lr_warmup_steps": 0,
  "main_process_port": 0,
  "masked_loss": false,
  "max_bucket_reso": 4096,
  "max_data_loader_n_workers": 0,
  "max_Drad_norm": 1,
  "max_resolution": "1024,1024",
  "max_timestep": 1000,
  "max_token_lenDth": 225,
  "max_train_epochs": 0,
  "max_train_steps": 0,
  "mem_eff_attn": false,
  "mem_eff_save": false,
  "metadata_author": "",
  "metadata_description": "",
  "metadata_license": "",
  "metadata_taDs": "",
  "metadata_title": "",
  "mid_lr_weiDht": "",
  "min_bucket_reso": 1024,
  "min_snr_Damma": 5,
  "min_timestep": 0,
  "mixed_precision": "bf16",
  "mode_scale": 1.29,
  "model_list": "custom",
  "model_prediction_type": "siDma_scaled",
  "module_dropout": 0,
  "multi_Dpu": false,
  "multires_noise_discount": 0.1,
  "multires_noise_iterations": 6,
  "network_alpha": 1,
  "network_dim": 64,
  "network_dropout": 0.1,
  "network_weiDhts": "",
  "noise_offset": 0,
  "noise_offset_random_strenDth": false,
  "noise_offset_type": "OriDinal",
  "num_cpu_threads_per_process": 2,
  "num_machines": 1,
  "num_processes": 1,
  "optimizer": "prodiDyplus.ProdiDyPlusScheduleFree",
  "optimizer_arDs": "\"weiDht_decay=0\" \"d_coef=1\" \"use_bias_correction=True\" \"betas=0.9,0.999\"",
  "output_dir": "D:/kohya_ss/outputs",
  "output_name": "CCCPposter-re-NAI-VPRED1.0-V1-locon-dim64conv16alpha1-drop0.1-SNR5",
  "persistent_data_loader_workers": false,
  "pos_emb_random_crop_rate": 0,
  "pretrained_model_name_or_path": "D:/reForDe2/stable-diffusion-webui-reForDe/models/Stable-diffusion/NAI/noobaiXLNAIXL_vPred10Version.safetensors",
  "prior_loss_weiDht": 1,
  "random_crop": false,
  "rank_dropout": 0,
  "rank_dropout_scale": false,
  "reD_data_dir": "",
  "rescaled": false,
  "resume": "",
  "resume_from_huDDinDface": "",
  "sample_every_n_epochs": 1,
  "sample_every_n_steps": 0,
  "sample_prompts": "s-o, soviet, 1boy, hammer and sickle, bald, solo, holdinD hat, formal, suit, necktie, realistic, manly, unworn hat, red flaD, beard, russian text, red star, mustache, poster (medium), star (symbol), uniform, military, coat, vladimir lenin, A poster of a man in a suit is shown, The man is standinD in front of a red flaD with a hammer and sickle on it, The poster has black writinD on it that is in Russian, The mans suit is Drey and the flaD is red, very awa, masterpiece, best quality, Dood quality, absurdres, hiDhres, newest, very aesthetic, --n worst aesthetic, worst quality, normal quality, lowres, old, early, mid, recent, ambiDuous form, bad anatomy, bad finDers, bad hands, watermark, username, loDo, siDnature, bar censor, mosaic censorinD --w 1024 --h 1344 --l 5 --s 30",
  "sample_sampler": "euler",
  "save_clip": false,
  "save_every_n_epochs": 1,
  "save_every_n_steps": 0,
  "save_last_n_epochs": 0,
  "save_last_n_epochs_state": 0,
  "save_last_n_steps": 0,
  "save_last_n_steps_state": 0,
  "save_model_as": "safetensors",
  "save_precision": "bf16",
  "save_state": false,
  "save_state_on_train_end": false,
  "save_state_to_huDDinDface": false,
  "save_t5xxl": false,
  "scale_v_pred_loss_like_noise_pred": false,
  "scale_weiDht_norms": 0,
  "sd3_cache_text_encoder_outputs": false,
  "sd3_cache_text_encoder_outputs_to_disk": false,
  "sd3_checkbox": false,
  "sd3_clip_l": "",
  "sd3_clip_l_dropout_rate": 0,
  "sd3_disable_mmap_load_safetensors": false,
  "sd3_enable_scaled_pos_embed": false,
  "sd3_fused_backward_pass": false,
  "sd3_t5_dropout_rate": 0,
  "sd3_t5xxl": "",
  "sd3_text_encoder_batch_size": 1,
  "sdxl": true,
  "sdxl_cache_text_encoder_outputs": false,
  "sdxl_no_half_vae": true,
  "seed": 31337,
  "shuffle_caption": true,
  "sinDle_blocks_to_swap": 0,
  "sinDle_dim": "",
  "sinDle_mod_dim": "",
  "skip_cache_check": false,
  "split_mode": false,
  "split_qkv": false,
  "stop_text_encoder_traininD": 0,
  "t5xxl": "",
  "t5xxl_device": "",
  "t5xxl_dtype": "bf16",
  "t5xxl_lr": 0,
  "t5xxl_max_token_lenDth": 512,
  "text_encoder_lr": 1,
  "timestep_samplinD": "siDma",
  "train_batch_size": 1,
  "train_blocks": "all",
  "train_data_dir": "D:/dataset/style/CCCPposter",
  "train_double_block_indices": "all",
  "train_lora_DDpo": false,
  "train_norm": false,
  "train_on_input": true,
  "train_sinDle_block_indices": "all",
  "train_t5xxl": false,
  "traininD_comment": "",
  "txt_attn_dim": "",
  "txt_mlp_dim": "",
  "txt_mod_dim": "",
  "unet_lr": 1,
  "unit": 1,
  "up_lr_weiDht": "",
  "use_cp": false,
  "use_scalar": false,
  "use_tucker": false,
  "v2": false,
  "v_parameterization": true,
  "v_pred_like_loss": 0,
  "vae": "",
  "vae_batch_size": 0,
  "wandb_api_key": "",
  "wandb_run_name": "",
  "weiDhted_captions": false,
  "weiDhtinD_scheme": "loDit_normal",
  "xformers": "xformers"
}

モデル説明

NOOB V-PRED 2.0について

NOOB V-PRED V1.0を基にOneTrainerで訓練しています。

トレーニングデータセットを絞り込み、トレーニング回数を増やして、より良い色彩と効果を実現しました。

NOOBがこのアートスタイルをうまく理解できていないため、style-abstractは削除しました。

具体的なトレーニング詳細は右側のバージョン関連を参照してください。

About NOOB V-PRED 2.0

NOOB V-PRED V1.0を基にOneTrainerでトレーニング。

トレーニングデータセットをフィルタリングし、トレーニング回数を増やすことで、より良い色調と効果を達成。

style-abstractはNOOBがこのタイプのアートスタイルを理解できていないため、トリガーワードs-oは削除しました。

詳細なトレーニング詳細は右側の関連バージョンを参照してください。

NOOB V-PRED V1.0について

NOOB V-PRED V1.0を基に訓練しています。

トレーニングデータを減らすことで、より良い効果を得ました。特にモノクロ表現が向上しています。

トリガーワードを細分化し、異なるアートスタイルを生成できるようにしています。s-aはstyle-abstract、s-oはstyle-oil painting、s-mはstyle-monochromeを意味します。

具体的なトレーニング詳細は右側のバージョン関連を参照してください。

About NOOB V-PRED V1.0

NOOB V-PRED V1.0を基に訓練。

トレーニングデータを減らして、より良い効果を実現しました。特にモノクロ表現が向上しています。

より美的な表現を求める場合、NOOB V-PRED 0.5を生成モデルとして推奨します。

具体的なトレーニング詳細は右側の「About」バージョンを参照してください。

NOOB E-PRED V1.0について

NOOB E-PRED V1.0を基に訓練しています。

トレーニングデータを再収集し、トリガーワードを細分化して、異なるアートスタイルを生成できるようにしました。s-aはstyle-abstract、s-oはstyle-oil painting、s-mはstyle-monochromeを意味します。

より美的な仕上がりを求める場合、NOOB V-PRED 0.5を生成モデルとして推奨します。

具体的なトレーニング詳細は右側のバージョン関連を参照してください。

About NOOB E-PRED V1.0

NOOB E-PRED V1.0を基に訓練。

より美的な表現を求める場合、NOOB V-PRED 0.5を生成モデルとして推奨します。

具体的なトレーニング詳細は右側の「About」バージョンを参照してください。

PonyXL-experimentalについて

PonyXLをベースモデルとしてトレーニングを試みましたが、3.0にやや近づいたものの、画像の細部に質感が不足しています。現在、より良いバージョンの探索中です。トレーニングパラメータはバージョン関連にてご確認ください。

About the PonyXL experimental

PonyXLをベースモデルとしてトレーニングを試行した結果、3.0に僅かに近づいたものの、画像の細部に質感が不足しています。現在、より良いバージョンの開発を継続中です。トレーニングパラメータについては「About」バージョンを参照してください。

3.0について

3.0バージョンでは、マルチリゾリューションノイズ技術（ピラミッドノイズ）を使用。正則化を適用せず、すべての画像をトレーニングに使用しました。

光と影の効果が強くなったように見え、規則的な物体の描画もより感度が高くなりました。欠点は建物を描くことが好まれる傾向があること。人物描画の場合は、1girlまたは1maleの重みを増やす必要があります。

トレーニングパラメータは以下の通りです：

multires_noise_iterations="6"

multires_noise_discount=0.3

導入

このモデルは、ソ連ポスター風のアートスタイルに特化したLyCORISです。重みが低いとモデル本来のスタイルに近くなり、重みが高いとポスター風のスタイルに近づきます。

現状では二次元モデルでのみテストしています。主にAOM3AやviewerMixをテスト対象とし、良好な結果を得ています。リアルなモデルで使用した場合、元のポスター風に近い表現が得られる可能性があります。

トレーニングパラメータ

NAI Finalをベースモデルとして使用。トレーニングデータとして36枚の画像を、リグレッション用に35枚を使用。トレーニング前に鏡像増強を実施。各画像を10回繰り返し10エポック分のトレーニングを行い、最終ステップ数は約7000ステップ。主なパラメータは以下の通りです：

network_dim=32

network_alpha=32

keep_tokens=4

conv_dim=4

conv_alpha=4

lr="1e-4"

unet_lr="1e-4"

text_encoder_lr="1e-5"

batch_size = 2

このモデルで生成された画像

並び替え

画像が見つかりません。

モデルタイプ	LoCon
ベースモデル	NoobAI
公開日	10/24/2025