ADD_RC_SM Realistic

詳細

ファイルをダウンロード

モデル説明

ADD_RC_SM v3.0:

(Add RealisticCartoon SuperMerger v3.0)


下記の再設計プロセスをご覧ください


プロセス:

またここに来ましたね。あなたと私、そしてマージの話です。

今回はこれまでとは異なるアプローチを取り、「第3フェーズ注入」と呼ぶ手法を試みました。おそらくここでの私のやり方は「公式な」名前があるのでしょうが、私はこの呼び名を使います!

私が疑問に思ったのは、「プロンプトの正確性、品質、構成、そして最も重要ではないけれど私の精神衛生を犠牲にすることなく、9つのモデルをマージして1つの『スーパー・マージ』を作れるのか?」ということです。結果として、できました。ただし、大量の試行錯誤と、半日近く戻ってしまった1つのミスを経てのことです。

では、私は何をしたのか?まず、このマージに含まれる素晴らしいチェックポイントの作者たちに感謝を述べさせてください。彼らの地道な労働がなければ、私は精神的に追い詰められることはありませんでした。(それに、マージの最中に1人だけ新しいバージョンをリリースした方がいました…@LordTempus、あなたのことですよ!)

また、@RestlessDiffusionさんの素晴らしいマージガイドにも感謝したいと思います:[モデルマージ管理] - あなたのスタイルに合ったStable Diffusionモデルのマージ方法

この記事は非常に詳細で、マージの旅を始めるための堅実な基礎とワークフローを提供してくれます。作者に称賛を!

これは9つのモデルを4フェーズに分けてマージしたものです:

マージのテクニカルなビジュアルをご覧になりたい方は、末尾までスクロールしてください。

フェーズ1:

フェーズ2:

フェーズ3:

フェーズ4:

  • ノイズ、コントラスト、明るさ、色構成を調整

すでにご存じでないなら、ぜひこれらすべてのチェックポイントとクリエイターをチェックしてください!

では、詳しい部分に入りましょう:

上記のように、マージは4フェーズに分けて行われました。フェーズ4は調整フェーズです。

最初のフェーズでは、「ベース」、つまりマージドキュメントで私が「Part1」と呼ぶ部分を作りました。

2番目のフェーズでは、その「ベース」の第2部分、すなわち「Part2」を作りました。

なぜこのような方法を選んだのか?構成のためです。私は各モデルを「類似ペア」にグループ化し、そのペアを「類似グループ」とマッチさせました。

フェーズ1のグループは、すべて互いに補完し合う構成的特徴を共有しています。一方で、LiangyiusRealisticとUltraFantasyは2つの例外でした。

これらのチェックポイントはどちらも素晴らしい外観を持っていますが、フェーズ1のグループと直接マージすると上手くいきません。

フェーズ3では、Part1、Part2、そしてRealCartoon-Realisticを一緒にマージしました。当初、Part1とPart2をマージした後にRC-Rを追加したところ、意図した結果になりませんでした。ではどうすれば?

RC-RをPart1またはPart2のどちらか一方にだけマージしようとしましたが、そのあと二つの部分をマージすると構成が失われてしまいました。

次に、RC-RをPart1とPart2の両方にマージしてから、それらを再びマージしてみましたが、これも満足のいく結果ではなく、構成が崩れてきました。(この時点で私の精神もすでに限界でした。)

最後の手段として、Part1、Part2、RC-Rを直接マージすることにしました。しかし、単にマージするだけでは不十分でした。それぞれのベストな部分が最終マージで輝くよう、慎重に混ぜ合わせる必要がありました。

数時間の実験を経て、やっとここに到達しました。

ADD_RC_SM v3.0

試してみてください!あらゆるご意見をお待ちしています!

フル解像度画像 こちら

推奨設定:

  • 幅: 512(768)

  • 高さ: 768(1536)

  • サンプリング方法: 「DPM++ 3M SDE Exponential」が私の推奨です。「Euler a」もかなりうまくいきます。

  • サンプリングステップ: 30 - 90(最適範囲は40-60)

  • Clip Skip: 2

  • アップスケーリング: Ultimate SD Upscale - 4xUltraSharp - 1.5〜2の持続的倍率

World、Eye、Face、Hands、Feet、ClothingのみにADetailerを使用することを推奨します。このモデルは中程度のコントラストで、すでに非常に多くの詳細を含んでいます。ボディを強化しようとすると、逆に悪質な結果になる可能性があります。

ライセンスと使用

このモデルはオープンアクセスで、すべての利用者に提供されており、CreativeML OpenRAIL-Mライセンスによって権利と使用条件が明確に定められています。

  • 1. このモデルを使って、意図的に違法または有害な出力やコンテンツを生成・共有することはできません。

  • 2. 作者はあなたが生成した出力に対して一切の権利を主張せず、その使用は自由ですが、ライセンスで定められた制限に反しない範囲で、その使用責任はあなたにあります。

  • 3. 重みを再配布できます。ただし、その際はライセンスと同じ使用制限を含め、変更版のCreativeML OpenRAIL-Mライセンスをすべてのユーザーに提供しなければなりません。(ライセンス全文をよくお読みください。)

ライセンス全文をお読みください。

使用制限:

あなたは、このモデルまたはその派生モデルを以下の目的で使用しないことに同意します:

- 適用されるすべての国家的、連邦的、州、地方、あるいは国際的な法律・規制に違反するいかなる方法でも

- 子供や未成年者を搾取・害したり、そのような行為を試みる目的で

- 他者を害することを目的として、検証可能な偽情報やコンテンツを生成または拡散する目的で

- 個人を害するのに利用可能な個人特定情報を生成または拡散する目的で

- 他者を中傷・誹謗・嫌がらせする目的で

- 個人の法的権利に悪影響を与える完全自動化された意思決定、または法的に拘束力のある義務を生成・変更する目的で

- オンラインまたはオフラインの社会的行動、または既知・予測される個人的・性格的特徴に基づいて、個人またはグループを差別・害する目的で

- 年齢、社会的、身体的、または精神的特徴に基づいて特定のグループの脆弱性を悪用し、そのグループの個人の行動を歪め、その個人や他の人の身体的・心理的被害を引き起こすまたは引き起こす可能性がある目的で

- 法的に保護された特性またはカテゴリーに基づいて、個人またはグループを差別する目的で

- 医療アドバイスや医療結果の解釈を提供する目的で

- 正義の実行、法執行、移民または難民手続のために使用される情報を生成または拡散する目的で(例:テキストプロファイリング、文書内の主張間の因果関係の抽出、無差別かつ恣意的なターゲティングによって個人が詐欺や犯罪を犯すと予測するなど)

利用条件:

- このモデルを不適切に使用した結果生じるすべての法的責任は、あなた自身にあります。

- このモデルのいずれかをマージに使用する場合、使用した手順を明示し、どのような修正を加えたかを明確に示してください。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。