XenTAI - Western Comic/Cartoon Hardcore

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モデル説明

XenTAI - ゼノスのトゥイストを添えたハードコアなへんたいチェックポイント

素晴らしいへんたいチェックポイントはたくさんあります。そして、とてもリアルなポルノチェックポイントもたくさんあります。しかし、私がこれまで欠けていたのは、より西洋のコミック・カルトゥーンスタイルのポルノチェックポイントです。そのため、この条件に合うものを探してさまざまな試行を重ねた結果、これが完成しました。

概要

  • もし私が過去に作成した他のチェックポイントに慣れていて、これも同様に動作すると期待しているのであれば、これはそれとは違います。このモデルのベースは純粋なへんたいであり、それらのモデルと同様にプロンプトに反応します。SFWのプロンプトにはSFWで応答し、デフォルトでもSFWですが、プロンプトに少しでも「セクシー」な要素を入れた瞬間、急速にセックスやポルノ方向へと向かってしまいます。(多くのへんたいチェックポイントと同様に、Xレート要素を含まずにヌードを生成するのは非常に難しいです。SFWにしたくなったり、逆に完全に仕事用には不適切になったりするだけです。笑)

  • このチェックポイントが若年化しないように、抽出とマージに多くの時間を費やしました。Hモデルがよく陥るこの傾向により、私は少なくとも5〜6つの初期バージョンを作成して却下しました。特定の趣味や変態要素を試すとまだその影響が出るかもしれませんが、できるだけその傾向を抑えることに成功したと思います。(以下に記載する補完用エンベッディングの注釈も参照してください。)

  • 手。いつも私の悩みの種です。このモデルの初期バージョンでも、極端にひどい手が多かったために5〜6回ほど却下しました。しかし、この最終版には本当に誇りと興奮を覚えています。12枚の画像を生成するたびに、悪手が2〜3枚程度しか出ず、そのうち1〜2枚はインペイントで簡単に修正可能でした。手はまだ完璧ではありませんが…しかし、このようなモデルでは、比較すれば満足できるはずです。

XenTAI エンベッディング

このチェックポイントに相性の良い2つのエンベッディングを作成しました(他のモデルでも同様に機能する可能性がありますが、現時点ではテストしていません)。

これらは以下のリンクから入手できます:XenTAI エンベッディング

XenTAI-pos:(ポジティブプロンプトで使用)デフォルトでは、XenTAIチェックポイントは手描きのスケッチ風西洋コミックスタイルになります。このエンベッディングを使用すると、より西洋的な「カルトゥーン」風の線に近づき、スケッチ風の印象を少し弱めます。また、肌の滑らかな立体感も若干向上します。同じ効果を得るには「滑らかで詳細な肌」と「西洋・アメリカンカルトゥーンスタイル」とプロンプトすれば可能ですが、このエンベッディングはその手順を簡略化するショートカットのようなものです。ただし、特定のスタイルやカルトゥーンアーティストを模倣したい場合は、使用しないほうが良いでしょう。

XenTAI-neg:(ネガティブプロンプトで使用)このネガティブエンベッディングの主な目的は、チェックポイントが若年化する傾向を抑えることです。XenTAIチェックポイントは元々その傾向を抑えるのに優れていますが、元のモデルのトレーニング画像に起因して、特定のアクションが若年化を誘発することがあります。このエンベッディングは、「子供」のような生成を避けるのに役立ちます(完璧ではありませんが、かなり効果的です)。また、クオリティを向上させるトークンも含まれており、よりクリーンな外観を促進し、手の品質向上にも多少貢献します。

これらはもちろんオプションですが、テスト中に便利なショートカットだと感じたため、他の誰かにも役立つ可能性があると思い共有します。

V1 と V1LCM

通常版とLCM版の両方を含めています。LCMが何なのかわからない場合は、通常版をお使いください。LCMモデルの基本的な使い方についてもっと知りたい場合は、私のLCM入門記事をご覧ください。

プレビュー画像

ここで理解しておくべきことは、私自身はセックスやポルノ生成におけるプロンプトのプロフェッショナルではないということです。ほとんどのプレビュー画像は、さまざまなポジションや性玩具、拘束具などにワイルドカードを適用して生成したもので、きちんと良い画像を意図して作り込んだわけではありません。単にランダムに実行して、何がうまくいくか、何が失敗するかを確認していただけです。また、一部の画像は最適でない設定で生成されており、例えばボールギャグが画像内でうまく描かれていないのもそのせいです。これはチェックポイントの問題ではなく、アップスケーラーのノイズ除去レベルが低かったり、ADetailerが何か別のものと認識したためです。

これらの画像と、いくつかの「失敗例」もそのまま掲載しています。なぜなら、それらはユーザーにとってまだ有用な出発点になると信じているからです。私の「うーん、これはちょっと違うな」と思った画像を、設定やプロンプトを少し調整して再生成すれば、きっと素晴らしい結果を得られるはずです。


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このモデルで生成された画像

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