Aiko Umesawa ( Danganronpa ) [SD 1.5]

『ダンガンロンパ3』アニメの雨宮愛子。通称ピカチュウ女子、通称『ダンガンロンパ3』アニメの黄色いフーディーとフライパンを持つ生徒会メンバー。これは、極めて限られた学習データでどれだけうまく生成できるかという実験から始まりました。その後、FluxからSDXLに移行し、さらにデータソースが少ない状態でさらに困難を強いられました。そしてさらに1.5へと移行。こちらはより困難な状況にあります。このLoRAが問題を抱えているのは、それほど驚くべきことではありません。しかし、問題があるとはいえ、私はこの結果を許容できるレベルだと考えています。このLoRAが実験的であることを常に頭に入れておいてください。そもそも使えるようになったことの方が、少し一貫性に欠けることよりもはるかに驚異的です。彼女は『ダンガンロンパ3』アニメの1エピソードの1シーンにしか登場していません——これは高品質な学習データとしては非常に限られています！

重要：このStable Diffusion 1.5 LoRAは、私が元々Flux用に作成した雨宮愛子の学習データを変換したものです。つまり、このSD 1.5 LoRAは、非常に異なるフレームワークのために設計されたため、多少の制約を受けています。それでも、テスト結果は許容できるレベルであるようです。しかし、問題はあります。最大の問題は、GUI要素が画像に滲み出るのを防ぐために、否定プロンプトをかなり丁寧に調整しなければならないことです。その詳細については、この説明の後半で説明します。

あなたにとって、このLoRAは少し予測不可能になるかもしれません。モデルについては、このLoRAで最も良い結果が出たのはLustermix 2DとGhostmixでした。Juggernaut Rebornでは、プロンプトに「photo, RAW photo」とタグを追加するだけで、彼女を写実的、またはそれに近いスタイルにうまく変換してくれます。また、私はすべてのモデルで顔の詳細処理にadetailerを使用していました。最後に、タグ付けは荒く、重複が多くあります。これは半自動変換の代償です。近々、コードを書き直して出力をもう少し整理する予定です。

特徴：私のダンガンロンパLoRAで特に重視しているのは、原作への忠実性です。キャラクターのスタイルや服の基本的な外観を再現するのは比較的簡単です。しかし、キャラクターの性格表現（恐怖、喜び、悲しみ、怒りなど）を正確に再現するのはずっと難しいです。モデル自身には「恐怖」「喜び」などの感情の表現に対する独自の概念がありますが、ダンガンロンパのキャラクターは、これらのすべての状態がデザイン上一貫して個別に描かれている点に注意が払われています。私はできる限りすべてのスプライト、CG、公式画像を収集し、キャプションを付けてデータセットに追加することで、この特徴を最大限に反映しようと努力しました。それがうまくいくかどうかは別問題ですが、それが私の目指すところであり、このLoRAがやや奇妙に見える理由でもあります。そして、SD 1.5への変換ではその予測不可能性はさらに倍増します。しかし、私はこれらのLoRAがキャラクターを価値ある形で再解釈していると信じています。雨宮愛子の場合、特に嬉しかったのは、ストレスを感じる表情の時に、フーディーの紐をぎゅっと握る動作が時々再現されることです。これは学習データからの関連性であり、まさに私が私の手法で保存しようとしているような細部のつながりです。キャラクターの性格表現は維持されるべき、ですよね？

特定の画像タイプをいくつか用意して学習しました。これらはFluxでは非常にうまく機能し、SDXLでは普通に機能し、SD 1.5では一般的にあまりうまくいきません。画像にはさまざまなプロンプトオプションを含め、比較・対照しやすいようにしました。以下が主なオプションです。

否定プロンプト：システムがゲームテキストやGUIの生成に向かないよう、以下の内容を否定プロンプトに追加してください：(((danganronpa S GUI style speech bubble))), (((name bubble))), (((speech bubble))), blue speech bubble, text box:danganronpa S GUI style, GUI style, speech bubble, danganronpa S GUI style, ((no people)), (((text))), (((gui)))

『ダンガンロンパ The Animation』スタイル：『ダンガンロンパ The Animation』のスタイルに近づけたい場合は、プロンプトに「Danganronpa The Animation, screencap from the anime Danganronpa The Animation, anime, dr1anime」を追加してください。

『ダンガンロンパ3（アニメ）』スタイル：「Danganronpa 3 screencap style, danganronpa 3, anime」とタグを追加してください。

『ダンガンロンパ』のスプライトスタイル：プロンプトに「danganronpa sprite style」とタグを追加して、ダンガンロンパのアートスタイルを模倣してください。名前とは違って、私はGUIあり／なしのフルスクリーンショットとキャラクタースプライトのリップを併用して学習しました。理論的には、このLoRAはフル画像を「ダンガンロンパ風」に変換できるはずです。ただし、雨宮愛子はゲームには登場していないため、これは若干複雑でした。できる限り対応しました。

『ダンガンロンパ S』GUIスタイル：以下のように試してみてください。「danganronpa s, danganronpa sprite style, danganronpa S sprite style, danganronpa s gui style dialog box, Danganronpa S GUI status bar, black text, Danganronpa S GUI title bar」

服装：以下のようなプロンプトでさまざまな服装を試せます：

フードをかぶった標準服装：「Aiko Umesawa, yellow bunny hoodie, white button up shirt, red ribbon, light brown pleated skirt, black ankle socks, white slippers, blushing, hood up, green left eye, blue right eye」

フードを下ろした標準服装：「Aiko Umesawa, yellow bunny hoodie, white button up shirt, red ribbon, light brown pleated skirt, black ankle socks, white slippers, blushing, hood down, green left eye, blue right eye」

舞台設定：特定の舞台設定については学習していませんが、一部の場所は学習データに十分登場したため、ダンガンロンパやダンガンロンパ2／ダンガンロンパSのタグを使ってエリア指定すると結果が改善する可能性があります。特に「jabberwock island」と「Hope's Peak」のタグが効果的です。私はdanganronpa-gaming.proboardsのマップに記載された場所名を使用しています。

目に関する注意：愛子は異色瞳ですが、生成時に少し一貫性に欠けることがあります。目の色が正しく出ない場合は、「(((heterochromia))), (((green left eye))), (((blue right eye)))」のようなタグを強調して追加してください。Jujohotaruの「Heterochromia Helper」のような追加LoRAを使用すると効果的かもしれません。ただし、大きな問題は、一部のモデルが異色瞳の処理に対してより柔軟であるという点です。Heterochromia Helperを使いたい場合は、JujohotaruのZIPファイルから「hetechro_BG_v100.safetensors」LoRAを探して、以下のように呼び出してください："lora:hetechro_BG_v100:1, heterochromia with blue and green"。ただし、このLoRAの欠点は、青／緑の色調が「すべて」を青または緑に傾けてしまうことです。たとえば、茶色のスカートが緑のスカートに変わってしまう可能性があります。そして一般的に、すべてがそのスタイルの「コイントス」の影響を受けることになります。

学習素材：愛子に関する公式素材が少ないというのは控えめな表現です。彼女は『ダンガンロンパ3』の1エピソードのわずか1シーンにしか登場していません。ファンコンテンツもそれほど豊富ではありません。私は彼女が登場するほぼすべてのユニークなフレームのスクリーンショットを収集し、さらにmadara120が作成したスプライトを大幅に補完しました。そして、それらに加えて、私の他のダンガンロンパLoRAからスタイルや舞台設定に関する素材をいくつか追加しました。

最終的な所感：オリジナルのFlux LoRAは、限られたデータでどれだけうまくいくかという実験として作成しました。視覚的にユニークだが、サンプル数が極端に少ないキャラクターに対して、このプロセスがどれだけ耐えられるかを試したのです。SD 1.5の側面から得た大きな教訓は、学習データの構成を調整して補正しなければならないということです。特に、もう一度やるなら、テキストを含む学習データはほとんど削除します。スプライトスタイルの可能性の利点は、1.5が「データにたくさんあるから、常にそれを求めているはずだ」と判断するほど簡単すぎるため、その価値を上回りません。そのため、GUI要素を避けるために否定プロンプトが必要になるのです。私が作成したほとんどのLoRAと同様に、これらの問題点は記録しており、将来的には更新版をリリースする予定です。しかし、私が修正に着手するまでには、まだ多くのキャラクターが未対応のまま残っています！