Groovy Aesthetica: A 1970s Photorealism Flux Style

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モデル説明

Groovy Aestheticaとは?

これは1970年代の活気ある文化と本物の精神を体現したFlux LoRAで、大胆な美意識と自由な感覚を強調しています。このLoRAは、優れたが標準的な「白い食パン」のようなFlux Devモデルを、1970年代の良さで新鮮に焼き上げられた本格的な高級「パン・オ・ルヴァン」に変貌させます。

自由な愛と多様な音楽が overflowing していた時代にあなたの出力を還元したいときにご利用ください。コミュニティと自己表現の本質を捉えられます。

ギャラリーにはいくつかの変換前後を掲載しています。この出力を再現するためのワークフローは以下をご覧ください。

画像生成の提案

これらの画像は、Mcmonkeyprojects氏が開発した素晴らしいSwarmUI(ComfyUIおよびその他のバックエンド用の強力で使いやすいフロントエンド)のブランチを通じて生成しています。現時点では、他のUIでは満足のいく結果が得られていません。状況により異なります。

核心パラメータ

  • モデル:Flux1-dev、clip_l、t5xxl_fp16

  • ステップ数:30

  • CFGスケール:1

サンプリング

多くのサンプラーとスケジューラーで成功していますが、現在は以下を使用しています:

  • サンプラー:DEIS

  • スケジューラー:Beta

  • Fluxガイドスケール:3.5

プロンプト作成

SwarmUIでは、出力の特定の部分をインペイントするための Segment: 機能を利用できます。使用するセグメントモデルが学習した内容であれば、ほぼ何でも可能—顔、目、足、上部 など。

セグメンテーション(スポットインペイント)

これらのプロンプトに一般的に追加しているタグは以下の通りです:

ここで object は画像内でインペイントしたい特定のオブジェクト、数値は強度を示します。SwarmUIは追加の変数を説明しています。優れたaDetailerとしてご利用ください。YoloモデルもSwarmUIに追加して使用できます。

精錬・アップスケール(Hi-Res Fix)

これらの設定を用いることで、バンドリングを生じることなく高解像度の出力を得ることができます。高解像度から開始し、これを精錬メカニズムとして使用することで、ディテールの忠実性を維持することがよくあります。この理由から、通常は1〜1.25倍のアップスケールを推奨します。

  • 精錬制御パーセンテージ:0.3 - 0.7

  • 精錬方法:Post-Apply

  • 精錬アップスケール:1 - 2

  • 精錬アップスケール方法:Latent: Bislerp

  • 精錬でタイリングを有効にする:チェック済み(重要!)

このモデルで生成された画像

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