Manything、プロトタイプ

このモデルは、一つの目的をもったシンプルな概念実証（PoC）です：SDモデルに広く見られる「同じ顔」の問題を修正可能かどうかを検証すること。

名前は、このテストに使ったベースモデルであるAnithingに由来する言葉遊びで、「多様な顔」を生成できるモデルを作ろうというアイデアを示しています。

問題点

「同じ顔」の問題は広く知られており、あらゆるスタイルのモデルで見られます。長年にわたりモデル同士がマージされてきたため、「同じ女の子の顔」に異なるウィッグや衣装を付けた画像しか生成しないモデルを見つけるのは非常に困難です。例外として、モデルを強制的に異なる顔を生成させる「ブラックマジック」を使う必要があります。

さらに複雑なのは、この顔が多くの概念に広がり、それらのキーワードを自動的に使用するとモデルがこの顔を生成してしまうことです。たとえば：

1girl, girl, woman, female, human, person, realistic, hyperrealistic, photo, photorealistic, masterpiece, best quality, ...

また、この顔は影や構図などの画像の基本要素にも結びついており、修正が簡単ではありません。

場合によっては、「同じ顔」の影響が極端で、男性キャラクターの生成時でも顕著に現れることがあります。

このような問題のないモデルを使用すると、通常、顔はプロンプトの他の部分から推論され、文脈に合わせて自然に変化し、あえてモデルをその方向に強制する必要がありません。

テスト方法

この問題を修正する比較的単純な方法は、「同じ顔」の原因となっているモデルの層を特定し、重み付きブロックマージ（WBM）を使って問題のないモデルの該当層と置き換えることです。しかし、この方法ではモデルの振る舞いが大きく変化してしまいます。

代わりに、このテストでは「同じ顔」を除去しつつ、モデルの他の特性を維持するための比較的単純な反復的プロセスを用いました。

結果

「同じ顔」の問題を除去しながら、モデルの他の部分をオリジナルと完全に同一に維持することはできませんでしたが、この初期テストの結果では、より多様な顔を容易に生成できるようになり、「同じ顔」の女の子の影響は大幅に低減されています。より重要なのは、生成される顔が、よく知られた「同じ顔」AI顔ではなく、平均的な人間の特徴と比率に近づいていることです。プロンプトの他の部分が生成される顔に与える影響が、より大きくなります。

ショーケースのすべての画像は、同じシードとネガティブプロンプトを使用して、両モデルを同じ条件で比較するために生成されています。

今後、追加のテストがあれば、さらにバージョンが登場する可能性がありますが、現時点では「それが可能かどうか」を確認したかっただけです。このモデルは、オリジナルモデルと同じ設定で使用できます。