HiRes (Experimental)
詳細
ファイルをダウンロード
モデル説明
LoRAは、AI-Toolkitを使用してランク128の高ランクで学習され、ファイルサイズは約1.3 GBになりました。この異常に高いランクは、モデルサイズの増大を犠牲にしながら、画像のシャープネス、テクスチャーの豊かさ、微細なディテールの保持を優先するために意図的に選択されました。
学習戦略
データセットはデュアル解像度アプローチで構築されました：
フルフレーム画像（1024×1024）
元の高解像度画像を全体として1024×1024にリサイズし、トリガーh1r3s_imageでタグ付けしました。これらのサンプルは、グローバルな構図、比率、全体的なリアリズムに焦点を当てています。
高解像度タイル（1024×1024）
1024×1024より大きな元画像を複数の1024×1024タイルに分割し、h1r3s_detailでタグ付けしました。これらのサンプルは、局所的な領域、マイクロテクスチャー、微細な視覚的ディテールを強調しています。
この混合スケールのデータセットにより、LoRAは構造的な整合性と高周波ディテールの両方を学習できます。
使用方法
h1r3s_imageは、フルコンポジションや完全な被写体に使用してください。
h1r3s_detailは、テクスチャー、シャープネス、マイクロディテールを強調するために使用してください。
推奨解像度：1024×1024 および 1536×1536
高解像度出力に最適です。
注釈 / 観察
このLoRAは、高ランク学習と混合スケールデータセットを探索する実験的なプロジェクトです。
場合によっては、このLoRAが生成する画像がベースモデルと比較してやや色調が温かく、より研ぎ澄まされた、またはポストプロセスされたように見えることがあります。これは高レベルでのリアリズムの大幅な損失を意味するのではなく、視覚的特性の変化を示しています。
シャープネスとマイクロディテールへの強い注力により、出力は非常に低いノイズを含み、クリーンな表面、滑らかなグラデーション、高いピクセル忠実度を実現します。これは、時としてリアリズムに寄与する自然なノイズの減少を招く可能性がありますが、同時に極めてシャープなディテールと最小限のアーティファクト、特に高解像度で顕著な品質を提供します。
このトレードオフは意図的であり、画像の明瞭さとテクスチャ品質の最大化という目標と一致しています。より自然なリアリズムを求めるユーザーは、ポストプロセスで微細なグレインやノイズを追加することを検討できます。
結果はプロンプト、サンプラー、シードによって異なる可能性があります。フィードバックや実験を歓迎します。