はじめに

これは、@KandooAI が作成した優れた Juggernaut XL のインペイントングモデルです。ご多忙の中でのご貢献に感謝します！

インペイントングモデルの目的は、画像のインペイントまたはアウトペイント時に、少なくともある程度より良い結果を得ることです。たとえば、通常のチェックポイントモデルで画像をアウトペイントすると、元の部分と新たに拡張された部分の間に非常に目立つ境界線が生じることがありますが、このモデルはその境界線を軽減します。また、汎用のSDXLモデルではなく、特定のインペイントングモデルを使用することで、テーマの一貫性がより高まります。

以下は、アウトペイント後に目立つ境界線が生じた例です：

左が元のモデル、右がインペイントングモデルです。（はい、あえて最も悪い例を選び出して、この点を明確に示しています）

免責事項：もちろん、インペイントングモデルを使わなくても良い結果を得ることは可能です。しかし、インペイントングモデルを利用した方が簡単です。私が下手で気分が悪くなるべきだという攻撃的なコメントは不要です。

使用方法：

基本的には、元のモデルと同様のガイドラインが適用されます。つまり、サンプラーには DPM++ 2M Karras を、一般的な良い結果を得るには 30ステップ以上 を推奨します。私は個人的に最大80ステップまで使うことが多いですが、結果は個々で異なります。CFGスケールは通常 2–6 の間、ノイズ除去強度（denoising strength）は最初 0.8 から始めますが、生成される内容が少し過剰に創造的だと感じた場合は、これを下げることもあります。場合によっては、0.9 まで上げる必要があるかもしれません。ノイズ除去強度は結果に大きな影響を与えるため、多くの試行錯誤が必要です。結果に満足できなければ、他の設定はそのままで、このパラメータだけ調整してみてください。

その他の情報：

このモデルは、Automatic1111で以下のモデルをマージして作成されました：SDXLベースのインペイントングモデル（wangqyqq氏）、Juggernaut XL（非ライトニング版）、SDXLベース、およびfp16対応VAEの修正版。