Anti-blur Flux Lora - v1.0

AntiBlur Loraが大幅に改善されました！

新しいLoraの改善点:

• Loraの重みで被写界深度(DoF)を調整可能。

重みが0の場合は、Fluxの生成によく見られる浅いDoFになります。

デフォルト重み1.0は、スタイルや構図に大きな変更を加えずに、より快適な画像となるようDoFを減少させます。重み1.0でのDoFは期待通りの適度な良いボケを表現し、Fluxの過剰なボケ（後述）を抑えることを目標としています。

重みを1.0以上にすることで深いDoFのショットを作成可能です。Loraは3.0以上の重みも品質劣化なく対応します。

• スタイリッシュに中立的

データセットはFluxで作成された数百枚の画像を基にしており、元のモデルのスタイルから遠ざけず、構図の劣化を防ぐために実写も少数使用されています（AIが自己画像で学習した場合に起こる問題を回避）。

• Hires. fixと相性良し

このLoraはhiresfixと組み合わせて使用可能で、ディテールをさらに増し、浅いDoFのアーティファクトを最小化できます。基本的なFluxでは、浅いDoFのぼやけた画像にhires. fixをかけても同じぼやけとDoF効果が継続してしまいました。画像内に詳細が現れ始めて初めてhires.fixがそれをさらに向上させます。

• トリガーワード不要

Loraを接続するだけで機能します。

• アーティファクト大幅減少

Flux生成画像の使用によりアーティファクトを最小化しました。また多数のモデルを訓練し、anashelのツールを使って最良のモデルをマージ。これにより各モデル単体で生じていたエッジのアーティファクトが滑らかになり、マージはスタイル的多様性向上に特に効果的でした。

Loraの重みが655MBなのはなぜ？

基本的に「深いDoF」効果を持つLoraは新しいスタイルやコンセプトを導入せず、浅いDoFを取り除くだけなので小さくあるべきと考えました。

色々なLoraランクを試しましたが、背景に関する情報は潜在空間のあらゆる場所に散らばっており、モデルが大きいほど良い結果が得られました。これにより128ランクのLoraを採用しています。

Loraの層を分離してDoF情報を含む層だけ使用することも可能ですが、DoF情報はほとんどの層に分散しています。例えばマクロ撮影の際にはDoFは最初の層から生成されます。背景に関する情報はモデル全体に広がっており、Fluxの学習データが浅いDoFを常に含んでいるため、このような結果に。さらにFluxはDoFやぼかしの概念をSD1.5やSDXLよりもかなり理解していません。そのため膨大な情報量が存在するだけでなく、制御も劣ります。

このLoraの作成方法

まずフォーカススタッキング技術と深いDoFを含む巨大なデータセットを用意し、これで新しいLoraを訓練しました。次にこのLoraを使って新しいデータセット用の画像を生成。

「antiblur」Loraの数百のバリエーションからそれぞれの利点を持つベストを選び、1つのバランスの取れたモデルにまとめました。

今後の展望

ランクが高いほど品質が良くなるので、結果を改善する明確な方法は背景情報を含む潜在空間の隅々まで触れるフルファインチューニングを行い、その後Loraを抽出することです。

もう一つ理論的な方法はFluxの潜在空間内で「ぼかし」や「DoF」の概念・重みを見つけ出し、その重みを反転させたLoraを作ることですが、これはSDベースモデルのDoF制御にはあまり効果的ではありませんでした。

現時点では結果に満足しています。このモデルはしばらく私の最高の成果となるでしょう。