Saikyo [Illustrious]

-- 多様なアートスタイルに対応し、3Dも可能な強力なモデル --

ダンボールプロンプティングを使用してください。自然言語ではトレーニングされていません。

Saikyoは、私が1280px以上のデジタルアートデータセットを大量に用いてトレーニングしたモデルです。幅広いアートスタイルをカバーし、可能な限り創造的になることを目的としています。2Dと3Dの両方に対応します（データセットの90％は2Dであるため、3D機能は限定的ですが、十分に優れています）。優れた背景や、詳細な衣装・防具の描画も可能です（詳細な防具と衣装のための専用データセットを1つ含んでいます）。

使用している多くのデータセットは、私が公開したLoRAから取得したものですが、これらのLoRAをマージしたわけではなく、それらのデータセットに加えて、LoRAとして作成していない他の複数のデータセットも併せてトレーニングしています。

既存のLoRAに由来する、アートスタイルに影響を与えるトリガー語： samdoesarts, nonchalant, roughline, jcsw, 3d, realistic, r1vals

トリガー語を使用しない場合、モデルはプロンプトとシードに基づいてアートスタイルをランダムに選択します。私のテストでは、「nonchalant」スタイルだけがやや「弱い」ように感じられます。生成される画像がフラットになりがちで、完全なスタイルが再現されていないことがあります。その場合、「flat_color」や「impressionism」などのダンボールトリガーを追加して、モデルのスタイルを誘導することをお勧めします。スタイルトリガー語を自由に組み合わせて使っても構いません ;)

推論時の設定はほぼ何でも使用できます。ワークフローは私のすべての画像に添付されているため、画像をComfyUIにドラッグ＆ドロップすることで確認できます（現在はdpmpp_sde/karras、ステップ数30以上、カスタムサンプラーノードを使用しています）。