VibeStyleBlend 07-02 - Dreamy Wash

VibeStyleBlend 07-02 - Dreamy Wash

水彩・淡彩風の質感に、やわらかな光や夢っぽい空気感が乗りやすいスタイルです。

主観的な印象をもとにスタイル傾向を分類し、ブレンドして作成したスタイルLoRAです。

Anima base v1をベースにiLECO学習とアーキテクチャ非依存のLoRAマージを使用して作成しています。
こちらのsd-scriptsフォーク版を使用しました。
これがなければこのLoRAは作れませんでした。
https://github.com/tukisuwa/sd-scripts

iLECO学習は、ざっくり言えばプロンプトの差分でLoRAを作成します。
そのため、ベースモデルであるAnima base v1の表現範囲でのLoRAとなるはずです。

この07系のスタイルLoRAは、Danbooruで watercolor (medium) タグが使われている画像のアーティストタグを基準に作成しています。
ただし、watercolor (medium) タグそのものの効果は、主観的には限定的でした。
そのため、最終的な出力は「水彩画を再現するスタイル」というより、watercolor (medium) 周辺のアーティストタグから得られた傾向をもとに、淡彩感・にじみ・筆致・軽いアナログ風の質感などが混ざったスタイルになっています。

各名称は、現在の出力から受けた主観的な印象から命名しています。
常に名称通りにはならないと思います。

(This English description was translated with the assistance of ChatGPT.)

VibeStyleBlend 07-02 - Dreamy Wash

This style tends to add soft light and a dreamy atmosphere to a watercolor or light-wash texture.

This style LoRA was created by subjectively grouping style tendencies based on their visual impressions and blending them together.
It was created for Anima base v1 using iLECO training and architecture-agnostic LoRA merging.

I used the following fork of sd-scripts:
https://github.com/tukisuwa/sd-scripts
This LoRA would not have been possible without it.

Roughly speaking, iLECO training creates a LoRA from the difference between prompts.
Because of this, the resulting LoRA should remain within the range of expressions already available in the base model, Anima base v1.

This 07-series style LoRA was created based on artist tags from images on Danbooru that use the watercolor (medium) tag.
However, in my subjective impression, the effect of the watercolor (medium) tag itself was limited.
As a result, the final outputs do not feel like a style intended to reproduce watercolor painting itself. Instead, they became styles that blend tendencies obtained from artist tags around watercolor (medium), such as light color washes, bleeding, brushwork, and a subtle analog-like texture.

Each name is based on my subjective impression of the current outputs.
The results will not always match the name exactly.