OpenKolors - Anime

注意：重みは comfyui/models/checkpoints に配置してください。

最新版の https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUI-Kolors-MZ を使用してください。

MinusZone - KolorsCheckpointLoaderSimple を使用して重みを読み込んでください。

このモデルは OpenKolors v1.3 を基に訓練されたアニメ特化モデルであり、訓練に使用された画像は OpenKolors v1.3 で生成された特定のスタイルプロンプトによって作成されています。テーマプロンプトは SA1B データセットから抽出され、男性プロンプト500個、女性プロンプト500個、その他のプロンプト500個をランダムに選択して構成されています。

画像生成後、快手の MPS 評価モデルを使用して画像を分類しました。MPS_SCORE の基準に基づく分類結果は以下の通りです：

• worst：MPS_SCORE が 25% 未満
• bad：MPS_SCORE が 25%～50% の間
• good：MPS_SCORE が 50%～75% の間
• high：MPS_SCORE が 75% 以上

本モデルは、スコアが 50% 以上の生成画像を訓練セットとして選択し、独自に開発した t2itrainer を使用して訓練を行いました。コードリポジトリは以下のリンクから確認できます：

GitHub - lrzjason/T2ITrainer

訓練パラメータ

• モデルタイプ：prodigy
• 学習率：1
• エポック数：10
• 繰り返し回数：4
• ランク：16
• バッチサイズ：4
• 検証比率：0.1
• バイアス除去：有効
• 最小SNR：5

本モデルの目的は、モデル自身の画像生成能力を用いてプロンプトへの応答を最適化し、モデルの自己反復能力を検証することです。