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手順を読みましょう。そうでないとモデルは動作しません

FluffyRock Unboundは、Fluffyrock Unleashed v1.0をベースに、拡張・選別されたe621データセットで学習され、Nvidia LabsのEDM2から採用したトレーニング改善を適用したファインチューニングモデルです。

このモデルは、詳細な性的なコンテンツを生成できますが、未成年者が使用するには適していません。特に指示がなければ、通常は性的なコンテンツを生成しません。

モデルの学習に関する詳細情報および追加リソース（高品質のエンベディングやタグ自動補完リストを含む）は、当方のHuggingfaceページをご覧ください：https://huggingface.co/RedRocket/Fluffyrock-Unbound

プロンプトガイド

このモデルは、e621タグをコンマで区切り、アンダースコアを含まないように学習されています。「by」はアーティスト名の前に追加されています。末尾にはコンマを使用します。
例：solo, anthro, female, wolf, breasts, clothed, standing, outside, full-length portrait, (detailed fur,) by artist name,

• タークンを節約するため、一部のタグは短縮されています。可能であれば、タグ補完ファイルを使用してください。

• 多くの紫の「著作権タグ」はモデルから削除されています。したがって、dreamworks, how to train your dragon, toothless とプロンプトするのではなく、単に toothless と入力してください。

• めったに使われないタグは、自動補完ファイルから除外されています。誤った期待を持たせないためです。

Automatic1111 Stable Diffusion WebUIの手順

モデルと対応する.yamlファイルをmodels/Stable-diffusion/フォルダに配置してください。.yamlファイルがないと、モデルは正しく動作しません。

CFG Rescale拡張機能が必要な場合があります：https://github.com/Seshelle/CFG_Rescale_webui ほとんどの場合、0.7の設定が適しています。

最適な結果を得るには、Settings -> Sampler Parametersから「Noise schedule for sampling」に「Zero Terminal SNR」を選択し、Karrasスケジュールを使用する場合はsigma maxを160に設定してください。

A1111の新しいバージョンのユーザーは、デフォルトのsigma maxでKL OptimalスケジュールまたはAYSスケジュールを使用することをお勧めします。これにより、少ないステップで優れた結果を得られます。

ComfyUIの手順

モデルのチェックポイントをmodels/checkpointsフォルダに配置してください。オプションのBoring-E621エンベディングはmodels/embeddingsに配置してください。
このモデルはゼロ終端SNR、V予測です。正しく設定するにはModelSamplingDiscreteノードを使用してください。

KarrasSchedulerとzsnrを使用する場合、sigma_maxを160に設定してください。デフォルトのKSamplerのKarrasスケジュールではzsnrを使用しないでください。その場合、sigma_maxが正しく設定されません。