Hikari Noob v-pred
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このバージョンについて
モデル説明
NoobAI-XL(v-pred 1.0)に基づくアニメモデル
Hugging Faceリポジトリ(1.2.2): https://huggingface.co/RedRayz/hikari_noob_v-pred_1.2.2
推奨プロンプト
ポジティブ: なし(「masterpiece, best quality」なしでも良好に動作)
ネガティブ: 空(最良の結果を得るにはnegative promptを使用しないこと。NegPiPを使用してください。「worst quality」、「old」および「lowres」は効果なし)
ポジティブ: なし(品質タグなしでok)
ネガティブ: 空(最良の結果を得るにはnegative promptを使用しないこと。低品質な成分は除去済みのため「worst quality」、「old」および「lowres」の効果は無い)
プロンプトの注意: 一般的なepsilonモデルと比較して、プロンプトに書いていないものは一切生成しない性質が強いため、短すぎるプロンプトでは相応に地味な結果になります。良い結果を得るために長いプロンプトを推奨します。思いつかないならTIPO(DanTagGen)を使うといいよ！背景をより豪華にしたい場合はNegPiPでsimple backgroundを負の強度で使用してください。
このチェックポイントについて
他所のベースモデルを混ぜずに調整し、SPO LoRAをマージしたNoobAI-XL(v-prediction)
NoobAI-XL(v-prediction版)に特定画風を学習させたcheckpointを複数作成しマージしたものです。
AIマスピ絵のくどい感じやわざとらしい背景が好みではないので作りました。
AI特有のくどい感じを抑えつつ鮮やかで美しい、かつ多様なイラストを生成します。
なお、AIらしさを抑えたため、マージモデルのようなはっきり・くっきりした画像は生成しない傾向があります。
注意: このモデルにはAIマスピ画風とデフォルトの画風はありません。
特徴
安定性と品質を改善
素の画風は強くないので、プロンプトやLoRAによる画風変更ができます。
このモデルはNoobAI(v-prediction)以外のベースモデルを一切含まず、それと同等の知識があります。
NoobAI-XL(v-prediction)用のLoRAがしっかり効きます。
真のv-prediction + ZTSNRなモデルです。Epsilonモデルは一切マージしていません。
ネガティブ品質タグ無しで良好な結果を得られます(v1.2.0以降)
優れた構図の多様性
既知の問題
- Negative Promptを使用すると出力品質が低下する場合があります。代わりにNegPiPを使用してください。
動作要件
AUTOMATIC1111 WebUIの
devブランチ / devブランチ上のAUTOMATIC1111 WebUI最新版のComfyUI / 最新版のComfyUI
最新版のForgeまたはreForge / 最新版のForgeまたはreForge
AUTOMATIC1111の手順
devブランチに切り替えます(次のコマンドをwebui直下で実行します:
git checkout -b dev origin/devまたはGithub Desktopを使う)通常通りモデルを使用します。
推奨設定
Steps: 14-24
Scheduler: Simple または SGM Uniform
Guidance Scale: 2-5(最適値は4)
推奨サンプラー
DPM++ 2M
DPM++ 2M SDE
DPM++ 2M SDE Heun
Euler
非対応のサンプラー
Restart(Heunベース、
scond_order = Trueの場合)LMS
PLMS
Heun
LCM
Kohaku_LoNyu_Yog
その他のサンプラーはテストされておらず、良好な結果が得られない可能性があります。
非対応のスケジューラー
React Consinusodial DynSF
Phi
Laplace
Align Your Steps
Hires.fixの推奨設定
Upscaler: 4x-UltraSharp（またはESRGANベースのモデル）、Lanczos または Latent
Denoising strength: 0.4-0.6(Latentの場合は>0.55)
学習情報
Hugging Faceリポジトリをご覧ください。
学習スクリプト
おしらせ:
このモデルはFair AI Public License 1.0-SDでライセンスされています。
このモデルを改変する場合、変更点および元のライセンスを明記する必要があります。
モデルのソースコード/ウェイトや使用法などを閲覧できないクローズソースのファインチューン/マージモデルの収益化は禁止されています。