Background Complexity Additive

このモデルは、背景の複雑さと目立たせ方を強化することを目的としています。背景に特化したLoRAを組み合わせ、対象を分離するブロックを用いて、スタイル、衣装、色調、解剖学的構造、顔の細部などへの影響を抑えるように設計されています。

実際にはやや繊細です。主に観察される効果は、ショット距離に関するタグを一切使用しない場合、背景がより広いスペースを占めるようになることです。必ずしも背景が「より良く」なるわけではありませんが、見える背景要素の数、密度、目立ち具合が増加します。極めて目立つ背景や、キャラクターを背景にシルエットとして描きたい場合、このモデルをプロンプトしない、あるいはネガティブにプロンプトした方がむしろ良い場合があります。ネガティブにプロンプトすると逆の効果が生じるためです。ブロックの分離方式のため、強めの重みでプロンプトしても画像が完全に台無しになることはありません。使用する場合は、ポジティブとネガティブの両方の重みを試すことをお勧めします。どちらも興味深い結果を生み出します。

風景や景色だけを含む画像をプロンプトする場合、このモデルをポジティブにプロンプトすると一貫性が向上します。一方、ネガティブにプロンプトすると風景が不自然になります。両方ともそれぞれの用途があります。