LEOSAM's Instant photo 拍立得/Polaroid LoRA & LoHA

🖥️GPT4V-Image-Captioner を試してみよう！こちらは私と友人が開発したオープンソースモデルです。ワンクリックでインストール可能で、画像の事前圧縮、画像タグ付け、タグ統計機能など複数の機能を内蔵しています。最近、このツールのwebuiプラグイン版もリリースしましたので、ぜひご活用ください！

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**📖**2023.6.24 更新

多くの皆様より、「白枠なし、ポラロイド写真の質感だけを残したバージョン」を希望される声をいただきました。それにより、「InspX Borderless Version」が「InspX LoRA」を基盤に、層別調整によって白枠の出現確率を大幅に低減させるとともに、顔への干渉も小さくなりました。ただし、代償として「Borderless Version」のポラロイド風質感は「InspX LoRA」に比べ若干低下していますが、許容範囲内です。

多くのユーザーが、白枠を排除し、ポラロイド写真の質感のみを残したモデルバージョンを希望しています。

そのため、「InspX Borderless Version」は「InspX LoRA」をベースに、層別調整により白枠の出現確率を大幅に低減させ、顔部への干渉も最小限に抑えました。

ただし、その代償として、Borderless Versionのポラロイド質感はInspX LoRAよりやや低下していますが、許容範囲内です。

2023.6.3 更新

InsPX LoRAバージョンは再びLoRAモデルによる学習を採用し、新たなタグ付け方法を採用し、トレーニングデータセットと画像解像度を拡大しました。

InsPX LoRAバージョンは再びLoRAモデルで学習を実施し、新しいタグ付け手法を採用し、トレーニングデータセットと画像解像度を拡張しました。

2023.5.19 更新

InsPX LoHAバージョンは、以前の1.0および2.0バージョンのLoRAモデルとは異なり、新たに訓練されたLoHAモデルです。以前のLoRAバージョンよりも効果がやや優れていると感じます。ただし、FilmGirl Provia LoHAと併用することを推奨します。そうでないと顔が崩れる可能性があります。

注意してください。このバージョンにはトリガーワードがないため、一部のプロンプトや大規模モデルでは白色枠が表示されない場合がありますが、ポラロイド写真の色調質感は保持されます。

InsPX LoHAバージョンは、かつての1.0および2.0バージョンのLoRAモデルとは異なり、完全に新規に訓練されたLoHAモデルです。以前のLoRAバージョンよりも結果的にやや優れているように感じます。ただし、FilmGirl Provia LoHAと併用すると好ましいです。それ以外の場合、顔の崩れが起きやすくなります。

なお、このバージョンにはトリガーワードがないため、特定のプロンプトや大規模モデルでは白色の枠線が表示されないこともありますが、ポラロイド写真の色彩質感は維持されます。

LoHAモデルの使用法：

以下のプラグインをインストールしてください：https://github.com/KohakuBlueleaf/a1111-sd-webui-locon。その後、LoRAと同様の呼び出し方法で使用できます。モデルを...\models\Loraフォルダに配置し、lora:FilmGX2:XXXというコマンドで呼び出します。

LoHAモデルの別の使用方法：→ https://github.com/KohakuBlueleaf/a1111-sd-webui-lycoris

LoHAモデルの使い方：

以下のプラグインをインストールしてください：https://github.com/KohakuBlueleaf/a1111-sd-webui-locon。その後、LoRAと同様の方法で使用できます。モデルを...\models\Loraフォルダに配置し、lora:FilmGX2:XXXコマンドで呼び出します。

別のLoHAモデルの使用方法：→ https://github.com/KohakuBlueleaf/a1111-sd-webui-lycoris

これはポラロイドスタイルのLoRAモデルであり、バージョン2.0はバージョン1.0と比べて非常に安定しています。ただし、複雑なシーンでは肢体や顔の特徴が歪むことがあります。その主な原因は、トレーニングデータが512x768の画像で構成されており、ポラロイドの白色枠が画像の大部分を占めているため、実際のトレーニングに使えるコンテンツが限られているからです。

これはポラロイド風のLoRAモデルで、2.0バージョンは1.0バージョンに比べて非常に安定していますが、複雑なシーンでは肢体や顔に歪みが生じることがあります。主な理由は、トレーニングデータが512×768の画像であり、ポラロイドの白色枠が画像の大部分を占めているため、実際のトレーニング対象となる領域が限られているからです。

ポラロイド写真の白枠を完全に再現する場合は、LoRA重みを0.55～0.7の範囲に設定することを推奨します。重みが低いとポラロイドフィルターの効果は出るものの、枠のサイズがまちまちになる可能性があります。

ポラロイド写真の白枠を完全に再現する場合は、LoRA重みを0.55～0.7の範囲に設定してください。重みが低すぎるとポラロイドフィルターの効果は出ますが、枠のサイズが一定しなくなる場合があります。

このLoRAモデルは、FilmGirl LoRAと併用して使用すると、外見的・色補正効果が相乗的に高まります。

このLoRAモデルは、FilmGirl LoRAと併用することで、外見と色補正において互いに補完し合える効果があります。

テスト済みでは、本モデルはMoonMIX、majicMIX realistic、ChilloutMixと併用すると非常に良好な結果を出します。他のリアリスティック系モデルについても同様の効果が期待できるため、お気軽にさまざまな組み合わせをご試用ください。

テスト済みでは、本モデルはMoonMIX、majicMIX realistic、ChilloutMixと併用すると非常に良好な結果を出します。他のリアリスティック系モデルについても同様の効果が期待できるため、お気軽にさまざまな組み合わせをご試用ください。

まれに生成された画像で体の一部が白枠の外に伸びることがあります。しかし、このわずかな欠点は全体像に大きな影響を与えず、むしろ立体感を強めていると感じることもあります。