モデル/DMD2 | 1 CFG SCALE | ステップ数削減 - V5 | DTLVVTT_DMD2 (LITE)

DMD2 | 1 CFG SCALE | ステップ数削減 - V5 | DTLVVTT_DMD2 (LITE)

10/15/2025

12:52:24 AM

推奨プロンプト

hdr

by 96yottea, by porforever, by potg \(piotegu\), film grain, black background, 1girl, jane doe \(zenless zone zero\), solo, dark hair, red hand, finger to mouth, simple background, blood hand, thick eyelashes, bags under eyes, black eyeshadow, pale skin, long fingers, from side, masterpiece, best quality, sideways glance, looking at viewer, mouse ears, black lips, bandaid on nose, half-closed eyes, amazing quality, highres, (smirk:1.1), very aesthetic, hand up

推奨ネガティブプロンプト

flat color

bad quality, worst quality, worst detail, sketch, censor, patreon username, patreon logo, watermark, artist name, signature, logo, anatomical nonsense, bad anatomy, ugly, worst aesthetic, old, mismatched pupils, dirty face, extra limbs, bad hands, bad fingers, text, normal quality, low quality, web address, email address

推奨パラメータ

samplers

Euler a

steps

4 - 10

cfg

1 - 1.248

resolution

832x1216

other models

DTLVVTT_DMD2 (5d32c6aca4f9), DMD2_matched_V5 (5034606692bb), HerrscherAGGA-Velvette_XL_V1 (c6d3c3446d)

ヒント

より多くのステップが必要な場合は、LoRAの強度を上げるか「hdr」などの正のプロンプトを追加してライティングとディテールを改善してください。

「flat color」などの負のプロンプトを使って彩度や影をコントロールしてください。

LoRAの強度を下げて、画像の過飽和を防ぎつつ高いCFGスケールを使用できます。

強度とCFGスケールの両方を試して最適なバランスを見つけてください。

バージョンのハイライト

DTLVVTT_DMD2
削除されたバージョンのVelvette-XL_V1.1からLoRA（162 MB）として抽出され、その後DMD2ベースに統合されました。このリリースはDMD2の特徴であるステップ削減効果を保持しつつ、より軽量で安定し、使いやすさを向上させています。

Matchedはチェックポイントの埋め込まれたスタイルを復元するためにフル強度（100%）で動作し、精密なプロンプトが求められるやや技術的なツールですが、VVTT_DMD2はその約70%の強度で動作します。より滑らかで操作が容易であり、強度1でも細かく調整されたプロンプトを必要とせずよく機能します。

良い点は、単独でシンプルに使うこともでき、またMatchedと組み合わせてディテールを積み重ねることも可能であることです。要するに、プロンプトをあまり考えたくない場合はVVTT_DMD2がより汎用的な選択肢です。

こんにちは、おそらくこう思っているでしょう：なぜこんなに多くのバージョンがあるのか？

まあ…私があなたの立場なら同じことを尋ねるでしょう。理由は簡単で、通常のLoRAと違い、DMD2は最大強度で最も効果的に動作するため、より多くのコントロールを提供するよう設計されているからです。

例として：

HD 1 CFG Scaleは“薄められた”強度を持ち、トリガーや手動でLoRAの強度を上げる助けが必要です。これはIllustriousのPDXL LoRAと組み合わせる場合に非常に有用で、単純に強度を上げても細部を失いません。
DPM A1およびDPM A15はすでに強化された強度と詳細を備えており、トリガーは不要です。A1は標準強度で、A15はさらに+15%を加えます。
V4は2ステップで画像を生成する実験的なもので、HD 1 CFGとは逆のアプローチで作られています。安定性向上のために強度を下げる代わりに、V4は強度を1.35倍（DPM A15より20多い）に増加させています。

まとめると：好みや目的によります。例えばV4はより多くの“ノイズ”（詳細）を生成し、リアリスティックなチェックポイントと組み合わせなければ現実感を犠牲にするかもしれません。

これは何のためのもの？

このLoRAはDMD2のアーキテクチャとスタイルに基づいており、生成ステップ数を減らしつつ視覚品質を損なわないようにディフュージョンモデルを最適化する手法として知られています。

では、DMD2とは？

DMD2（Denoising Diffusion Probabilistic Model 2）は確率的ディフュージョンモデルの一種で、反復的なノイズ除去プロセスを通じて高品質な画像を生成するために設計されています。
文献によると（例：Hoら, 2020年、Denoising Diffusion Probabilistic Models）、DMD2は従来のDDPMのようなモデルと同等の品質を達成しつつ、必要なステップ数を削減しノイズ除去が最適化されています。

DMD2は逆ディフュージョン過程のパラメータ化を改良し、分散の重みやノイズ除去項を調整して収束を加速させます。
LoRAの文脈では、DMD2はStable Diffusionなどの事前学習済みモデルを特定タスク向けに微調整する低ランク適応モジュールの基盤として用いられ、計算コストを抑えつつ視覚品質を保ちます。

結論として：

ここで説明しているLoRA（HD_DMD2_1_CFG-SCALE、DPM_4STEPS_A1、DPM_4STEPS_A15、V4）は、DMD2構造を活用してCFGスケール1で動作するよう適合されたものです。

これは通常同等の品質を維持するにはより高いCFGスケールが必要ですが、これらのLoRAはステップ数を4、6、8、または10（Civitaiで許可されている最小ステップ数は10）に減らしながらも驚異的な結果を達成し、生成時間を数分から数秒に短縮します。

主な特徴

高速生成に最適化：非常に少ない推論ステップ（4、6、または8）で高品質画像を生成するよう設計され、迅速かつ効率的な生成が可能です。
低い実効CFGスケール：CFGスケール約1で最適に動作し、創造性と忠実度の理想的なバランスを提供し過学習を防ぎます。
異なるニーズに合わせた3つのバリアント：8、6、4ステップに対応したバージョンが含まれており、速度や詳細要件に応じた柔軟性があります。
高い視覚品質：ステップ数を減らしてもカラー、テクスチャ、および構図の詳細をしっかり維持し、速度と品質の両方を求める用途に最適です。
幅広い適用性：画像の定義を損なわずに生成時間を最適化したいユーザーに適しています。

使用方法と推奨事項

より多くのステップが必要な場合は、LoRAの強度を上げるか、"hdr"などの正のプロンプトを追加してライティングとディテールを向上させてください。
または、LoRAの強度を下げて、画像が過飽和にならないようにしながら高いCFGスケールを使用することもできます。ただし、このLoRAは主にCFGスケール1向けに設計されているため、最適な強度は用途により異なる場合があります。
強度とCFGスケールの両方を試し、ご自身の作業フローと望むスタイルに最適なバランスを見つけてください。