Experimental 🧪 by Huggy
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このバージョンについて
モデル説明
💡 サイト内で「huggy」を検索して、私のすべてのモデルを見つけましょう。
💡 Civitaiは今年（2024年）初めにバックエンドをA1111からComfyUIに変更しました。つまり、昨年のプロンプトやシードを再利用しても、同じ画像を生成することはできません。すべてのウェイト値を削除し、新しく始めることをお勧めします。
📒 これは大規模なLoRA複合体です。以下の表をご覧ください！
📒 すべては進行中の作業です：
ご覧の通り、私は異なるエポック、学習率、リソースで作成した類似したLoRAを多数アップロードしました。各LoRAは微妙にユニークであり、今後、品質（過剰なシャープネス／ギリッチ／未完成）、トレーニングリソースとの類似度、キャラクターの特徴（体幹の変形、悪く描かれた目、不自然な見た目）を体系的に比較していきます。
📒 便利なヒント：
安定した結果を得るには、エポックが7以下のLoRA（例：V03E06）を使用してください。ただし、エポックがより高いLoRA（例：V03E10）はトレーニングソースとの類似度が優れています。
私の作品の大部分はCivitai（バックエンド：A1111）で生成されています。ComfyUIベースのジェネレーターを使用する場合、新しく始めることをお勧めします（タグのすべてのウェイト値を削除してください）。
ベースモデルをまず確認してください。PonyベースのLoRAはほとんどのSDXLチェックポイントでは動作せず、その逆も同様です。
一部のLoRAには複数のトリガーコード（aaXXXxx、aaXXXxxなど）が含まれており、異なるスタイル／キャラクターを表しています。
最良の結果を得るには、一度に使用するトリガー語を少なくしましょう。
CFGは4.5（複雑なシーン）～7.5（シンプル）の間で設定してください。
アニメスタイルの場合は、Euler aサンプラーでトレーニングステップを19程度から始め、結果に満足したらハイレゾフィックス／フェイスフィックス（Eulerを29に設定）を使用して全体の品質を向上させてください。
実写風の画像の場合は、DPM++2M Karraを使用し、ポートレートは30ステップ以上、全身ショットは35ステップ以上で生成してください。
すべての生成に共通するプロンプトやLoRAウェイトは存在しません。実写風チェックポイントでアニメスタイル／キャラクターロラを使用する場合、LoRAウェイトを0.7程度から始めることをお勧めします。サンプル画像内のLoRAウェイトは無視してください。最近のバグにより、オンラインで生成された画像は実際の値に関わらず常にLoRAウェイト1として表示されます。
ステップ数設定（すべてのタグのウェイト）はプロンプトの複雑さと密接に関連しています。指や四肢などの余計なオブジェクトが現れた場合は、ステップ値（およびLoRAウェイト）を下げてください。オブジェクトが消えたり、品質・テクスチャー・現実感が不足している場合は、ステップ値を上げてください。
プロンプトを組み立てて生成を待つことは、ミステリー小説をめくるようなものです。次にどんな展開が来るかわかりません。これはAIモデルの無限の可能性を探索する方法です。計画通りの結果を得るのは難しく、各タグに適切な語彙を選び、それぞれの単語が多様な同義語を持つ曖昧なバリエーションであることを理解する必要があります。
トレーニングファイルは主に単一キャラクターに焦点を当てており、カップルを含む画像を生成しようとすると、予期しない結果になる可能性があります。これを修正するには、複数の人間を含むLoRA（例：ExpressiveH）やポーズLoRAを追加する必要があります。良い複数人LoRAは、カップル、三人組、またはグループのさまざまなポーズを可能な限り多く含むべきであり、これは非常に難しい作業です。
📒 次のバージョンで修正すべき問題：
Ponyベースでトレーニングした場合、SDXLベースよりも多様な結果を得られますが、プロンプトに人間1人と動物1匹が含まれる場合、Ponyは2つの種を混ぜ合わせる傾向が非常に強いです。negative promptsにsource_ponyやsource_furryを追加しても効果がありません。この問題を解決する方法はありますか？
トレーニングソースの量を???以下に減らす。これは私のほとんどすべてのLoRAに共通する問題であり、トレーニング画像が多すぎると出力品質が低下します。ソース画像の品質の方が重要です。
トレーニングソースの解像度を上げる。
トレーニングステップを1000に減らす。低いエポックのLoRAは安定した結果を得られることがわかりました。
📒 Illustra V04E03のチェックポイント評価
これは11種類（目標は100種）のユニークなスタイルとポーズを含むLoRA複合体です。現在、このLoRA複合体に追加するアイデアのリストがあります。ソース画像の準備には非常に時間がかかります。各LoRAはギリッチを修正するために2～15回の繰り返しが必要です。公開前にオンラインで利用可能なすべてのチェックポイントでLoRAをテストしたいのですが、私のBuzzが尽きてしまい、これらすべての作業が行えません。ご覧の内容にご満足いただけましたら、Buzzをご寄付ください。
📒 ミラーリング
Modelslabやyodayoなどのいくつかのサイトがボットを使って私のモデルをミラーリングしていることに気づきました。特にSeaArtはダウンロード数と生成数が非常に多いです。
モデルをミラーリングすることには異論ありません。civitaiarchiveのようなサイトは常にそうしています。
ユーザーがモデルをダウンロードできなくし、有料オンラインサービスに強制的に誘導することは問題です。
コピーライトを主張したり、ユーザーに生成物の所有権を与えることは問題です。これらはオープンソースのモデルであり、オープンソースのベースと限定的な所有権データでトレーニングされています。誰も（私も含めて）コピーライトを主張すべきではありません。クレジットを示すだけで十分です。