IllustriousNXT_XL_v2.0a by klaabu

特別感謝：Jebbanyale483、 Roxin、larrydallas123126、 Futurabbit

klaabu_IllustriousNXT_XL_v2.0aは、シャープなディテール、強力なプロンプト制御、多目的なスタイルカバレッジを求めるクリエイター向けに設計されたIllustriousアニメモデルの微調整進化版です。このバージョンは全体的な忠実度を向上させ、アーティストスタイルとアートジャンルの知識を強化し、全文テキストエンコーダの強度を保持して、タグベースおよび自然言語のプロンプトの両方で応答性が高くインパクトのある結果を提供します。

🎯 コア機能

• 微調整ベース：解剖学、照明、出力の一貫性を改善

• スタイル認識：人気アーティストやアートスタイルの認識を強化

• プロンプトの柔軟性：Danbooruタグと自然言語の両方を同等に受け入れ

• LoRA対応：キャラクター、身体、顔、エステティックに対応したLoRAを完全サポート

• エンコーダ：更新されたトークン認識を持つ全文テキストエンコーダを保持（2025年までにトレーニング）

• 解像度：512×512から1536×1536以上までネイティブサポート

🛠️ 推奨設定

• サンプラー：Euler A または DPM++ 2M SDE、スケジュールタイプ: SGM Uniform

• CFGスケール：3 – 7

• ステップ数：25 – 35

• VAE：オプション

🧷 推奨ポジティブタグ

(masterpiece, best_quality, ultra_detailed, expressive eyes, clean shading)

🚫 推奨ネガティブタグ

(worst_quality, jpeg artifacts, watermark, child, blurry, malformed hands)

セーフティチップ:

強力なネガティブプロンプトを使用して望ましくないコンテンツを避け、生成結果をクリーンに保ってください。

🧪 最適な利用ケース


• 高品質なキャラクターおよびシーンのイラスト

• アートスタイルの実験および美学LoRAのテスト

• ビジュアルノベルの素材、カバー、表情豊かなポートレート

フィードバックを残すか、生成結果を共有するか、出力にタグ付けしてください。コミュニティの制作に基づき引き続き改良を進めています。

IllustriousNXT_XL_v1.0 by klaabu

klaabu_IllustriousNXT_XL_v1.0は、IllustriousXL上に構築された高性能なアニメ特化型チェックポイントです。
スタイリスティックな柔軟性、LoRA互換性、鋭いプロンプト応答性のために微調整されており、タグベースと自然言語の両方のワークフローに対応します。

このリリースは強力なプロンプト遵守、鮮やかな色彩、制御された陰影、認識可能なキャラクター忠実度に重点を置いており、複数のアニメスタイルにわたるキャラクターイラストやコンセプトデザインに最適です。

🎯 主な特徴

• 最適用途: スタイライズされたアニメ生成、タグ重視の制御、表情豊かな顔のディテール

• プロンプトスタイル: Danbooruタグスタイルと自然言語の両方を受け入れ

• LoRAサポート: 表現的およびコンセプトに特化したLoRAの高い互換性

• トークン認識: 2025年初頭までの知識でトレーニング済み

• 解像度範囲: 512×512から1536×1536以上までネイティブサポート

🛠️ 推奨設定

サンプラー Euler A

CFG 3 – 7

ステップ数 20 – 35

VAEは不要

🧷 推奨ポジティブタグ

(masterpiece, best_quality, amazing_quality, etc.)

🚫 推奨ネガティブタグ

worst_quality, low_quality, blurry, jpeg artifacts, text, logo, child, young

セーフティコントロール推奨：

• 生成モデルは時折、意図しないまたは有害な出力を生成することがあります。

• このリスクを最小限に抑えるため、責任あるコンテンツ生成のために追加の安全機構を備えた上記のネガティブプロンプトの使用を強く推奨します。

🧪 最適な利用例

• 単一キャラクターの構図

• スタイライズされたポートレートや全身ショット

• 鮮やかなトーンマッピングを用いたシーンベースのイラスト

• 新しい美学LoRAによる実験的テスト

フィードバックやサンプル生成、テスト結果をお好みのチャンネルに投稿、または直接タグ付けしてください。
コミュニティのフィードバックを基に積極的にこのモデルを改良しています—さらなる向上を目指しましょう。