このモデルはLoConです。ロードするにはLycoris拡張をインストールする必要があります。

2023年4月27日更新: トレーニングの停滞に達したので、データセットにさらに多くの画像、特に絡み合った指のようなより複雑なものを追加するためのプロセスにいます。学習率をさらに下げる必要があるかもしれませんので、ここから進行が遅くなるかもしれません。進行に応じて皆さんに報告します。

更新: ベータ2のプロンプトアドバイス:

• これはバニラのStable Diffusion 1.5の上に完全に新しいトレーニングです。一緒に作業している愛好者のアドバイスに基づいて行いましたが、異なるモデルとの互換性がどれほど高いか驚くほどです。スタイルには全く影響を与えないようで、手と時々腕にのみ影響を与え、他は何も変わりません。

• 強度1で最も良く効くようですが、1.5や2などで高くすることで、ある画像では向上することがありますが、他の画像では悪化することもあります。CFGスケールをいじる必要はありません。これらのレベルでは過剰調理を引き起こさないからです。

• 他のLoRAと自由に混合してください。

• 「nice hands, perfect hands」をポジティブプロンプトに入れてベストな結果が得られました（重みを上げると悪化します）、「(extra fingers, deformed hands, polydactyl:1.5)」をネガティブプロンプトに入れました。 EnvyMix v1（おそらくRevAnimated）がこれに当てはまりますが、他のモデルではYMMV（結果が異なることがあります）。

• 「悪い手」ネガティブ埋め込みは悪化するように見えますが、詳しくはテストしていません。

• いつものように、これは奇跡を起こすものではありませんが、多くの画像にわたって、平均して物事を良くする傾向があります。さらに数夜のトレーニングで改善が続くことを願っています。

アルファ3とベータ1のプロンプトアドバイス:

• これはRevAnimated 1.2用のアドバイスです。他のモデルではYMMVです。

• 少し過剰調理されますが、本当に良く働かせるには強度を1.0に設定する必要があります。これを回避するにはCFG値を5や6に減らします。ダイナミックしきい値拡張を有効にしてCFG 5を模倣する設定にし、その後CFG値を9や10に設定しても問題ありませんでした。

• 他のLoRAと一緒に使おうとしましたが、かなり奇妙な結果が出ました。それでもYMMVです。今は単純なユースケースで安定して動作するよう努めています。

• 奇妙に思われますが、中立的な位置での手では少し後退しましたが、物を持つようなより複雑なインタラクションでは明らかに優れています（それがサンプル画像に鍛冶屋や司書の写真が多い理由です）。

• プロンプトをシンプルに保つと良いです。

• RevAnimatedでは、8つ中1つか2つ使用可能な画像が得られ、いくつかはかなり接近しており、インペイントで修正できます。

アルファ2のプロンプトアドバイス:

• 強度が強くなっており、1付近で最も効果的です。前バージョンのように1.3に設定すると見栄えが悪くなります。

• 私のネガティブプロンプトは依然として「(extra fingers, deformed hands:1.15), (worst quality, low quality, poor quality, bad quality:1.35)」です。

• 「nice hands」をメインプロンプトに入れると良い結果が得られました。

アルファ1のプロンプトアドバイス:

• プロンプトに「美しい手、完璧な手、爪」を含めるべきです。中ほどに置くと良い結果が得られましたが、特に強調はしませんでした。

• alpha1 LoConは、現在テスト中のRevAnimated 1.1で強度1.3で最もよく機能するようです（他のモデルではYMMV）。

• 手を改善するためにネガティブ埋め込みを使用しないでください。ネガティブプロンプトからbadhandv4を外したとき、物事が目に見えて良くなりました。ネガティブ埋め込みを全く使わずに試してみてください。しばらくの間使用していません。

• 私のネガティブプロンプトは「(extra fingers, deformed hands:1.15), (worst quality, low quality, poor quality, bad quality:1.35)」です。これは、強度と用語を一度に調整しながら実験を重ねて導き出したものです。うまく機能するはずです。

• SD 1.5で手を解決する現実的な可能性には希望があります。優れたプロンプトを使用しても、完全な結果が得られているわけではありませんが、かなり近いです。ポジティブまたはネガティブプロンプトに何かを追加することなく、整った手を描くことができれば完了と考えます。

それでは通常のREADMEに戻ります...

MidJourneyの手が改善されたのは、おそらく手の高品質なセットの画像を特に訓練したネットワークを持っているためかもしれないという仮説を検証していますが、他の誰も試していないのです。このLoRAはまだMidJourneyのレベルには達していませんが、数夜にわたってトレーニングを続け、欠落しているところにデータセットを追加しており、品質は着実に向上しているようです。したがって、今これを投稿して、人々が使用を開始できるようにします。これは初期アルファと考えてください。改善が止まるまで更新し続けます。

例の画像は厳選されています。このモデルがすべての手の生成を改善することを期待しないでください。一部は悪化することもあり、その効果を1つの画像だけでなく多様な画像で評価するべきです。私と同様に機能するならば、多くの結果が同等かそれ以上の品質になるはずです（一部は異なる方法で悪いですが）。