JoJo's Bizarre Adventure | style model

紹介：

1. JOJOの奇妙な冒険アニメーションに基づいてトレーニングされたスタイルモデル（lycoris）で、以下を提供しています。

1. JOJOアニメ風の着色
2. 替身使者スタイルの人物
3. 抽象化された背景

2. バージョン違い

ver-n1：人物のスタイル化度合いは適度で、生成結果は人間寄りになります。推奨ウェイト：0.7～1
ver-s1：人物のスタイル化度合いが強く、生成結果は人形的な替身使者寄りになります。推奨ウェイト：0.6～0.8

3. 推奨されるSDモデルおよびt2iパラメータ

モデル推奨：RevAnimated（最適）、Dreamshaper、Lyriel、Anylora、AOM3、TmndMixP
結果が満足できない場合は、Loraのウェイトを調整してみてください。

推奨画像の縦横比：16:9（例：960:540）、必要に応じてハイレゾ修復機能を使用して画質を向上させます。

4. プロンプト

トリガー語：jojos5standintro（必ずしも必要ではない場合も）

オプション使用：stand \\(jojo\\), jojo pose, style parody, jojo background, solo, cowboy shot

以下のように使用可能：stand \\(jojo\\)|xxx という構文でプロンプト統合が可能です。xxxには物体、特定の人物、色などを指定できます。別々のプロンプトに分けるよりも、より多様な結果が得られる可能性があります。

5. 画像から画像への生成（Image to Image）

Controlnet tileモデルを使用した固定ワークフローにより、画像のスタイルを非常に安定して変換できます（実写画像・二次元・アニメ画像いずれも対応）。

denoising=0.8～1、CFG Scale=4～5、Steps=30～40
Controlnet preprocessor=tile_resample
Controlnet model: control_v11f1e_sd15_tile
Control Weight=1、開始ステップ=0、終了ステップ=1（最低0.4）
Control Mode=ControlNetがより重要

————Controlnetによる画像から画像への生成、またはプロンプト融合（a|b）を活用すると、非常に創造的な生成結果が得られることがあります。

*課題点

1. 生成された画像にはテキストが含まれる可能性が非常に高く、プロンプトでの排除が困難です。画像編集ツールやインペイント機能を利用してテキストを除去することを試みてください。

2. 生成された人物の衣装やデザインの種類が限られているため、似たような見た目になりがちです（これは第5部アニメの替身使者のみで学習しているため）。衣装、色、表情のプロンプトを追加する、またはプロンプト融合構文を使用することで、結果の多様性を向上させられます。

*今後の計画

1. より多くの替身使者を収録する
2. 人物スタイルと替身使者スタイルを分離して呼び出す仕様を実装する

ぜひお楽しみください。

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Introduction

1. A style lora model based on JOJO animation. (lycoris) It provides:

1. JOJO animation coloring style
2. JOJO STAND style character
3. Abstracted colored background

2. Version description

ver-h1: The character stylization strength is moderate, and the result is more like a human. Recommended weight: 0.71
ver-s1: The character stylization strength is strong, and the result is more like a STAND. Recommended weight: 0.60.8

3. Recommended SD model and t2i params

Model recommendations: RevAnimated (best), Dreamshaper, Lyriel, Anylora, AOM3, TmndMixP
When the result is not good, try adjusting the LORA weight.

Recommended image aspect ratio: 16:9 (e.g., 960:540). Use hires fix according to desired clarity.

4. Prompt

Trigger: jojos5standintro
Optional: stand \\(jojo\\), jojo pose, style parody, jojo background, solo, cowboy shot
Can use: stand \\(jojo\\)|xxx syntax for prompt fusion. "xxx" can be an object, a specific person, or a color. Results may be more diverse than using separate prompts.

5. Image to Image workflow

Using this workflow with the Controlnet tile model, images can be stylized consistently (both real and 2D/animation images work).

Model ver-s1, strength=0.8 / ver-n1, strength=1
denoising=1, CFG Scale=45, Steps=3040
Controlnet preprocessor=tile_resample
Controlnet model: control_v11f1e_sd15_tile
Control Weight=1, starting step=0, ending step=1 (at least 0.4)
Control Mode=ControlNet is more important

———— Try image2image with ControlNet or prompt a|b fusion for more creative results.

*To be improved

1. Generated images often contain text, which is hard to exclude via negative prompts. Try removing text using image editing tools or inpainting.

2. Limited variety in costumes/designs for generated characters (due to training based only on Season 5 STANDs). Improve by adding more costume, color, or action prompts when using LORA.

*Future plans

1. Include more STANDs.
2. Separate character style and STAND style functionality.

Have fun with it.