AnimEasy

アニメやマンガスタイルの画像を作りたいけど、プロンプトの構築に熟練していない？ AnimEasyは、プロンプトが何であっても（プロンプトがなくても）、適切な色付けと線画を生成できるように調整されています。上記のショーリールで、たった1つの単語だけで得られる可能性を確認してください。

最適な結果を得るには以下をご利用ください：

• サンプラー：DPM++ 2M Karras（すべてほぼ同程度です——画像が乱れている場合は、LoRAを無効にするか、「DPM Adaptive」を試してください。こちらはより堅牢ですが、処理が遅くなります）

• ステップ数：20から開始（10未満だとぼやけ、30以上にしても大抵無駄です）

• Clip skip：2（稀で特殊なプロンプトには1がより良い場合もあります）

• CFGスケール：ほとんどの場合7、プロンプトに非常に厳密に従うには11、稀で特殊な内容には3以下

• LoRAs：点やしみ、インクのしみが現れ始めた場合は、LoRAの強度を下げてください

• VAE：モデルにはすでに組み込まれていますが、ご自身のVAEを使用することも可能です

画像をアップスケールするには：

• サンプラー：R-ESRGAN 4x+ Anime6B（Latentはアニメの顔に対してあまり適応しません）

• デノイズ強度：0.5（高くするとシーンの変化が大きくなりますが、より詳細な追加も起こります）

推奨（必須ではありません）プラグイン：

• ADetailer：顔を修正します。最良の効果を得るにはface_yolov8モデルを使用してください

• ControlNet：リファレンス画像を使用したい場合に

  • プリプロセッサ：lineart_anime（2D）またはlineart_realistic（3Dまたは現実世界）

  • モデル：control_v11p_sd15s2_lineart_anime

  • 初期コントロール重み：0.5、高くすればするほど出力が入力に近づきます

  • コントロールモード：ControlNetがより重要（入力に厳密に従う）

挑戦として、あなたのお気に入りのモデルで1語（あるいは何も書かない）のプロンプトを試してみてください。これにより、モデルがどれほど堅牢で汎用的か、またその学習データにどのような画像が含まれていたかを知ることができます。

以下にいくつかの例を示します（ステップ数50、高解像度オン、キャプションにプロンプトを記載）

（よしよし、もうこれ以上はミームはやめます）

このモデルは、BetterThanNothingの「Toonify」とBigBeanBoilerの「Flat-2D-Animerge」を主にベースにし、CyberAlchemistの「Anime Lineart」と「Thicker Lines」LoRasを少し加えたものです。主な目的は、非常に制限されたプロンプトでも高品質な画像を生成できるモデルを作ることでした。Civitai上の人気アニメ・マンガモデル約30個を、約300の単語プロンプトでテストし、画像の品質を評価しました。

合計8500枚の画像の中で、ToonifyとAnimergeは常に最高スコアを記録しました。他の多くのモデルは、意味のないゴミのような出力や、明らかに実写のストック写真を出力するだけでした。このテストは「どのモデルが良い画像を生成できるか」（それらはすべてできます）ではなく、「極めてあいまいで限られたプロンプトでも依然として良い画像を生成できるのはどれか」を問うものでした。

Animerge単体では、多様な画像を生成できましたが、テストした一部のプロンプトではぼやけたノイズの多い画像を生成することがありました。Toonifyはどのモデルよりも一貫して線画が優れていましたが、ほぼすべての画像に赤髪の小さな女の子（しばしば服を着ていない状態で）を無理やり挿入する傾向がありました。

AnimEasyは、この2つのモデルの中間を意図して作られました。ほぼ常に安定した色付けと線画、多様な生成画像、そして予期せぬNSFW出力の数を減らすことを目指しています（あなたが意図的にリクエストすれば、それでも得られますが、突然頻繁に出現することはなくなります）