storymix
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モデル説明
概要
StoryMixの目的は、ファンタジーと現実の境界が融合する場所を創ることです。現時点の機能と課題を理解し、少しずつ改善を重ねることで、将来的なアップデートではモデルの性能向上と使いやすさの拡張を目指します。
ポジティブプロンプト：best quality, masterpiece, ultra high res, (photorealistic:1.4), raw photo, sharp focus, HDR, detailed skin
ネガティブプロンプト：Anime, cartoon, ng_deepnegative_v1_75t, (badhandv4:1.2), (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, bad anatomy, bad hands, normal quality, (monochrome), (grayscale) watermark.
マージの元となったモデル：
(オプション) 推奨VAE
より高品質な結果を得るため、以下のVAEを使用してください：
(オプション) 推奨テキストインバージョン
不恰好な手や不格好な結果を防ぐために、以下のテキストインバージョンを使用してください：
このモデルで画像生成する際の手順
プロンプト設計から開始
'txt-2-img'を使用
あるいは、既存の画像とプロンプトを使って'img-2-img'を使用する場合も可After Detailer Extension を使用しないシンプルな状態からスタート
設定：
サンプリング手法 = Euler a / DPM++2MKarras
サンプリングステップ数 = 20～60
CFG = 5～7（創造性を重視）または 10～15（厳密な制御）
サイズ：920 x 512 px（縦長）
- キャラクターを多く生成したい場合は 512x920 の横長も可
- 学習用に使用する場合は 512x512 がおすすめバッチ数 = 1～4 から始めます
目的の結果に達するまでプロンプトを調整
- （推奨）チャットGPTに、あなたの要件に合ったStable Diffusion用のテキスト-to-画像プロンプトを生成してもらう
詳細の仕上げ（必要に応じて）
ステップ1で設定した環境で'txt-2-img'を継続使用
- お気に入りの画像を選んで'ImgToImg'に送る場合も可（類似度を高めたいとき）前の画像から同じシードを再利用
（顔などの主要な要素を維持したいときに有用）-
ADetailerモデル = yolov_8n
多数のケースでは、最初のデテクターは顔用
2番目のデテクターは手用
信頼度 = 65以上に設定して誤検出を防ぐ
設定：
サンプリング手法 = Euler a / DPM++2MKarras
サンプリングステップ数 = 40～100（より高品質な出力のため）
（オプション）DeepBoruでプロンプトを改善するが、DeepBoruがカバーしていないプロンプトの欠落にも注意
（オプション）インペインティング／スケッチ／コントロールネットなどのツールで小さな不具合を修正
インペインティング：
改善したい領域を消去
その後、高解像度で再生成
スケッチ／コントロールネット：まれに使用されますが、小さな不具合の修正に役立ちます：
不恰好な手はコントロールネットのデプスマップで修正可能
不適切なポーズはコントロールネットのOpenPoseで修正可能
プロンプトが難しい場合、スケッチで微調整：足が欠けていたり、キャラクターが抜け落ちていたりする場合に有効
エクストラへ送信
スケール = 1080 x 1920 / 1920x1080
アップスケーラー1 = SwinIR_4x または他の4倍スケーラー
GFPGAN の可視性 = 0.95
（必要に応じて切り取りを行う場合）クロップして適合 = チェック済み