8Buff_XL

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モデル説明

最新の8Buff SDXLモデル 8Buff_XL_v2がリリースされました!

モデルの注意点とプロンプトの提案:

  • 8Buff_XL_V1モデルを基に、画像の品質、多様性、一貫性を向上させるために微調整、混合、トレーニングを行いました。

  • 当モデルは複数人の生成に重点を置いています。単数の場合は「Woman/Man」、複数の場合は「Men/Women」を使用してください。数値(3Men)や人物の並び(チアリーダーの列)を指定することもできます。「背景に人々」という表現は人や群衆を生成しますが、ぼやけて曖昧になることが多いです。

  • 異なる肌の色や外見を生成したい場合は、国名や地理的地域名(例:ナイジェリア、ヨーロッパ人、カナダ人、日本人など)を使用してください。

  • 成人は「Man/Woman」、子供は「girl/boy」を使用してください。

  • 各人物が異なる外見に見えるようにグループを生成するには、ポジティブプロンプトで「different face」「different hairstyle」「different body type」などの表現を使用してください。さらに、「same face」「same clothes」などのネガティブプロンプトを追加することで、一貫性を高めることができます。

  • トレーニングは主に1024x1024、1024x1280、1280x1024の画像で行われています。LORAと併用する場合は、1024x1024から始め、必要に応じて調整することをお勧めします。

  • 最も一貫した結果を得られるサンプリング手法は、DPM++ 3M SDE Karras(Automatic1111内)です。指数型の手法はより洗練された画像を生成しますが、一貫性はやや劣ります。

  • 既知の問題:

    • 一部のサンプリング手法では、画像に色の筋が現れることがあります。

    • 立体的な遠近法、手、目は他のモデルと同様に課題です。シード値や変異度の調整で一部の問題を軽減できます。

    • モデルにはバイアスがあり、時折「欲求が強い」傾向があります。プロンプトの選択には注意してください。

    • 文字の読み書きは依然として非常に苦手ですが、「small sign with handwritten text ‘eightbuff’」のように、シングルクォーテーション内に表示したいテキストを指定することで、基本的なテキスト生成は可能です。

LORAとよく組み合わせて使用できます。

詳細は当ブログをご覧ください:https://eightbuff.blogspot.com/

このモデルで生成された画像

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