Hyphoria [Illu & NAI] - v0.01
推奨プロンプト
masterpiece,best quality,absurdres
very aesthetic, masterpiece, best quality, 1girl, absurdres, solo
推奨ネガティブプロンプト
worst quality,low quality
worst quality, low quality, bad anatomy, distorted perspective, text, deformed, logo, lowres, watermark, shota, loli, multiple views, signature, artist name, shiny skin
推奨パラメータ
samplers
steps
cfg
clip skip
resolution
other models
推奨ハイレゾパラメータ
upscaler
denoising strength
ヒント
プロンプトの無駄を避け、遵守を最優先して集中させる。
狙う雰囲気によっては、ポジティブまたはネガティブの品質タグを省略してもよい(例:荒れた画像では一部の品質タグを外す)。
LORAや多様な組み込みアートスタイルでスタイルの柔軟性を探求する。
CFGは約3が適正点だが、1まで下げると薄暗く荒れた見た目になる。
バージョンのハイライト
実験的なマージで、好きなモデルを選び、重み付けを主観的に設定した以外は特に論理はありません。将来のバージョンでは、より構造化され客観的な評価を行い、最適な構成を目指します。
私が好きなさまざまなモデルを実験的にマージし、それぞれの強みを活かすアルゴリズムを使っています。アドバイスと指導をくれた@epiTuneに感謝します。まだ学ぶことが多く、やるべきこともたくさんあります。
Hyphoriaの最大の焦点はプロンプト遵守でした。 つまり、プロンプトボックスに入力した内容をモデルが全力で反映させることです。このモデルは多くの優れたモデルをもとに構築されており、プロンプトの理解を優れたビジュアルと結び付け、不足部分を埋めて美しい画像を作成する能力があります。
また、スタイルの柔軟性も求めました。もちろんLORAを通常通り使用できますが、これらのモデルの深層には多くの素晴らしいアーティストとアートスタイルが隠れており、驚くべき表現が可能です。ぜひ色々探求してみてください。私もそうしています!
最後に、私はセミリアリズムが好きなので、モデルが問題なくそれができるように設定しました。そのため、デフォルトではそれに偏っています。とはいえ、純粋なアニメや2Dスタイルも可能です。見たいスタイルをタグ付けすれば得られます(ただし、過度な高品質タグは一部のスタイル選択を妨げることがあります)。
推奨設定
ステップ数: 20-35(私はいつも35が好きですが、低くても同じくらい良いです)
CFG: 2.5-6
私は3を使っています。これが私のちょうど良いポイントですが、十分にしっかりしたプロンプトなら1まで下げても構いません。特に薄暗く荒れた見た目にしたい場合です。
サンプラー: DPM++ 2M SDE(またはCIVITAI GenのDPM++ 2M)
スケジューラー: Karras
解像度: 通常の生成には1024x1024から1280x1280を推奨します。1536x1536までサポートしていますが、体の一部が拡張される場合があります。同じピクセル数のアスペクト比であれば動作します。
プロンプト: このモデルはプロンプトを本当に聞いてくれるので、無駄を避けて集中させてください。
推奨ポジティブタグ:
masterpiece, best quality, absurdres推奨ネガティブタグ:
worst quality, low quality作りたいものによっては、ポジティブやネガティブの品質タグを省略しても構いません。例えば、荒れた雰囲気の画像では一部の品質タグを外します。その他の品質タグは特定の画像タイプで有効に働きます。
使用モデル
IllustriousXL V2.0 Stable - ベースマージターゲットとして使用
Rouwei v0.7 eps
IllumiYume v3.1
Hassaku v1.3 Style A
ionsyx v3.0
Wicked Illustrious Mix v1.1
mdntIllus Syn v1
Kokio v2.0
Diving Illustrious Anime v11
Bismuth Illustrious Mix v2.0
NoobAI v1.1 eps
未公開マージ
Plant Milk Hemp II
Plant Milk Coconut
アルゴリズムを使用して、各モデルのUNETとCLIPを比較し、テンソルごとに最適なものを選びました。選択の重みは私の主観的調整で決めています。どの部分がどのモデルから使われているか正確には分かりませんが、私のマージスクリプトが最適と判断したものを選びました。
今後のバージョンでは、より構造化され客観的な評価に基づく最適化を目指し、より詳細な調整(ブロックレベル、またはそれ以上の粒度)を試みる予定です。
ライセンス&使用
SDXL - CreativeML Open RAIL++-M
Illustrious - https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/
NoobAI-XL - https://civitai.com/models/license/1140829
上記のライセンスリストはPlant Milkのページから転載しました。