Moxxie [Helluva Boss]

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モデル説明

殺されるには、まさに最高の日だ。

舞台の左側に現れるのは、Vivziepopのヒットアニメ『Helluva Boss!』のモクシーだ!(アーティストのVivzieと『Helluva Boss!』制作チームには、この素晴らしい[まだ進行中]即席名作アニメーションに向けて、ぜひ応援を!)

このLoRAには複数のバージョンが存在する。その一つはNoobAIでトレーニングされたものだ。

PonyXLバージョンは今後、さらに別のバージョンが追加される可能性がある。

Noobでの使用方法:

フューリー風アーティストを使用する際は、「furry」も併用すること。

品質タグを自由に追加してよい。「masterpiece」「best quality」「good quality」はそれぞれ異なるスタイルの構成をもたらし、画像に味を加える。逆に「normal quality」や「worst quality」をポジティブプロンプトに含めることで効果的な場合もある(ただしネガティブプロンプトに配置してもよい)。

Noobで生成する際は、常にネガティブプロンプトに何らかの内容を入れること(特にこのLoRAでは必須)。

Noobは色のない画像を生成しやすい傾向がある。したがって、画像に色を含めたい場合は、プロンプトに少なくとも一つの色を明示すること。おすすめは「red skin」(モクシーの肌を赤く強制する)。

ネガティブプロンプトに(contrast:0.7)を使用して、カラフルな生成での過度なコントラストを除去すること。

タグが少ない場合は、モデルの強度を下げることをおすすめする。初期値として0.5–0.6を推奨。

タグが少ない場合、モデルは0.7の強度でほぼ80%の確率で正常に動作する。

タグの数を増やすほど、モデルの強度を上げる必要がある。そうすることで、モクシーというキャラクターとしての生成を維持できる。

PonyXLでの使用方法:

このLoRAの最初のバージョンは、LoRAの強度に非常に依存している。強度0.1でもモクシーの特徴を生成できるが、それはあくまで影響にすぎない。強度0.3では、キャラクターはオリジナルのPonyV6モデルで描かれたモクシーに似ており、プロンプトへの反応が非常に柔軟で従順。他のモデルでは、モクシーのすべての特徴を生成しつつ、衣装・体型・性別・アクセサリーなどを自由に変更するには、LoRAの強度0.5が必要になる可能性がある。強度0.7になるとLoRAはより固定化され、さまざまなPonyV6チェックポイントで、モクシーを他の性別で生成するのが困難になる。衣装や髪の色・サイズ、肌の色などの変更は、0.1〜1.0の強度で可能(私がテストした複数のモデルで確認済み)。強度1.0でもLoRAは柔軟だが、一部のモデルでは、LoRAが写実的なモデルでもアニメ風スタイルを強制しようとするため、強度を下げたほうがよい。スタイルの問題が生じた場合は、強度を下げること。

PonyXLのLoRAは、自動的にNSFWな部位を生成することがある。その場合は、ネガティブプロンプトでその部位を明示すると消せる。

一部のモデルでは、ネガティブプロンプトに「nose, snout, nostrils」と記述することで、顔のこれらの特徴を除去できる。元のPonyモデルは、強度をかなり下げない限り、これらの特徴を生成しない傾向がある。

すべてのモデル:

キーワードとして「moxxie」を使用すること。

モクシーを生成するには、すべてのキーワードを必ず使う必要はない。ただし、これらはLoRAが反応する単語である。

モデルによってはモクシーの尻尾が切断されることがあるため、モクシーを生成する際は、ポジティブプロンプトに「tail」と記述することを推奨する。尻尾が不要な場合は、ネガティブプロンプトに記述。

これらのモデルは、SFWおよびNSFWの両方の画像でトレーニングされており、モクシーの服の下の姿を理解させ、毎回服を生成しないようにしている。

モクシーの伝統的なスーツを生成したい場合は、プロンプトに「suit」と記述すること。

全身画像を生成したい場合は、プロンプトに「hooves」と記述し、ポーズを追加(「standing」「sitting」「wariza」「cocked hip」など)。

「rear view」も使用可能。

時々肌の色が青や黒になってしまうことがある。モクシーの肌を赤くしたい場合は、「red skin」と明示すること。

「red hooves」と記述すれば、蹄を赤くすることも可能(好みで)。

画像が白黒で出た場合は、プロンプトに色を追加することで修正できる(ポジティブプロンプトに「red skin」を追加することで、この問題を解決できることが多い)。

このモデルで生成された画像

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