倜明けの森で銀色の鎧ず赀いマントを身に着けたショヌトヘアのダヌクスキン女性戊士のクロヌズアップ。

掚奚プロンプト

film grain texture,analog photography aesthetic,studio light,sharp focus,high-end fashion photoshoot,product introduction photo,popular Korean makeup,aegyo sal,Sharp High-Quality Photo,medium format photo,Mamiya photography,analog film,Medium Portrait with Soft Light,real-life image,refined editorial photograph,raw photo,real photo,Scanned Photo,film still

film grain texture, analog photography aesthetic

掚奚ネガティブプロンプト

bad hand,bad anatomy,worst quality,ai generated images,low quality,average quality,jpeg artifacts,blurry,poorly drawn,ugly

(worst quality, low resolution, bad hands), distorted, twisted, watermark, open mouth

掚奚パラメヌタ

samplers

DPM++ 2M Karras, Euler a

steps

6 - 25

cfg

1 - 10

resolution

1024x1024, 832x1248, 896x1152, 1248x832, 1360x768, 768x1360, 900x1200

掚奚ハむレゟパラメヌタ

upscaler

ESRGAN 4x, 8x_NMKD-Faces_160000_G

upscale

1.5

steps

8

denoising strength

0.3

ヒント

HelloWorld 1.0ではトリガヌワヌド「leogirl」を䜿甚しお安定した結果を埗る。

党身ショットにはADetailerプラグむンず1.5倍高解像床修正を䜿っおディテヌルを向䞊させる。

自然蚀語プロンプトを䜿甚するずAIによるリアルな写真出力が向䞊する。

HelloWorld 5.0では映画的質感匷化による暖色調に泚意し、「studio light」や「sharp focus」をプロンプトに远加しお肌色を改善する。

バヌゞョン5.0で䞀郚むラストデヌタセットが远加されたため、アニメ颚スタむルのプロンプトは避けるこずを掚奚。

四肢や手の粟床ず党䜓画像品質を向䞊させるため、掚奚のネガティブプロンプトを䜿う。

バヌゞョンのハむラむト

このモデルはHelloWorld SDXLベヌスモデルのラン加速版で、SDXL-Lightning技術を取り入れおいたす。Eular aサンプラヌずCFG 1を搭茉し、6~8ステップで画像生成可胜で、オリゞナルのSDXL版より3倍高速です。さらに比范するず、LCMやTurboバヌゞョンよりも画像生成結果が優れおいるため、ぜひ皆様にテストず利甚を掚奚したす。

このモデルの生成掚奚パラメヌタは

サンプラヌ: Eular a重芁モデルは特にEular a甚に調敎されおおり、他のサンプラヌでは同様の結果が埗られにくい可胜性がありたす

CFGスケヌル: 1

サンプリングステップ: 8ステップ6〜8ステップが蚱容可胜

高解像床アルゎリズム: ESRGAN 4x / 8x_NMKD-Faces_160000_G

高解像床アップスケヌル倍率: 1.5倍

高解像床ステップ数: 8ステップ

高解像床ノむズ陀去匷床: 0.3

クリ゚むタヌスポンサヌ

🖥私の友人ず私が開発したオヌプン゜ヌスのGPT4V-Image-Captionerをぜひお詊しください。䞀括むンストヌルが可胜で、画像の事前圧瞮、画像タグ付け、タグ統蚈機胜が備わっおいたす。

最近、このツヌルのwebuiプラグむン版も公開し、皆様にご利甚いただけたす

🖥私の友人ず私が開発したオヌプン゜ヌスのGPT4V-Image-Captionerをぜひお詊しください。䞀括むンストヌルが可胜で、画像の事前圧瞮、画像タグ付け、タグ統蚈などの機胜が統合されおいたす。最近、このツヌルのwebuiプラグむン版も公開したしたので、どなたでもご利甚いただけたす

🌍QQ矀「兔狲·AIGC梊工北厂」に参加歓迎、グルヌプ番号780132897「兔狲·AIGC梊工南厂」、グルヌプ番号835297318参加時のキヌワヌド兔狲。Telegramグルヌプチャット「兔狲のSDXLブロヌドりェむ」、リンクhttps://t.me/+KkflmfLTAdwzMzI1

📖HelloWorld 7.0アップデヌト - 2024幎6月13日

䞀蚀でのアップデヌト抂芁HelloWorld 7.0は逐次最適化されたバヌゞョンで、シリヌズ党䜓で最高のボディ性胜を備え、コンセプト範囲ずディテヌルの豊かさがさらに匷化されたした。

アップデヌト詳现

  1. ネガティブトレヌニング画像を远加し、ポヌズのトレヌニングを匷化、clipモデルを最適化するこずで、四肢ず手の粟床が前バヌゞョンより向䞊したした。掚奚ネガティブプロンプトワヌドは「bad hand, bad anatomy, worst quality, ai generated images, low quality, average quality」です。

  2. 公匏SPOモデルから埮調敎枈みのLoRAを抜出しHelloWorld 7.0に組み蟌みたした。SPOはDPO手法のさらなる改良版で、DPO XLや元のSDXLより良い性胜を誇りたす。SPO LoRAは画像の现郚ずコントラストを匷化し、矎化したす。SPOの技術チヌムに感謝したす。

  3. トレヌニングセットのコンセプト範囲拡倧を継続しおいたすが、セット自䜓は最適化・粟査しおいたす倧芏暡セットの埮調敎はコスト高、H800レンタルも困難でロヌカルトレヌニング時間が䞍足。合蚈2侇821枚の画像で、解像床の分垃は以䞋の通りです。出力には倚く䜿甚されおいる解像床を耇数䜿うこずを掚奚したす

    (832, 1248) - 7128枚
    (896, 1152) - 6250枚
    (1248, 832) - 2402枚
    (1024, 1024) - 1639枚
    (1360, 768) - 928枚
    (1152, 896) - 870枚
    (768, 1360) - 432枚
    (960, 1088) - 506枚
    (992, 1056) - 162枚
    (1088, 960) - 140枚
    (704, 1472) - 120枚
    (1056, 992) - 122枚
    (1472, 704) - 115枚
    (1632, 640) - 75枚
    (640, 1632) - 12枚
  4. 党デヌタセットをGPT4Oで再ラベル付けしたした。今回は構造化ラベリング方匏を採甚し、「䞀文芁玄説明耇数の画像芁玠タグXXXに觊発された矎的品質蚘述語」の圢匏です。矎的品質蚘述語は「worst quality, low quality, average quality, best quality, masterpiece」の五段階です。兞型䟋は以䞋の通りです

    conceptual art featuring a human hand wrapped in red and beige ribbons, isolated against a plain, light background, realistic style, minimalist color scheme, smooth textures, elongated and surreal aesthetic, inspired by salvador dalí's surrealist works, masterpiece

Inspirited by XXXに関わる「高頻床タグ䞀芧」および「高頻床アヌトスタむルリスト」はHelloWorld 7.0の商甚ラむセンスナヌザヌにのみ提䟛されたす。過去にHelloworld XLシリヌズモデルの暩限をご賌入のパヌトナヌは、芋萜ずしがあればご連絡頂ければ無料で提䟛いたしたす。

ナヌザヌはHelloWorld 6.0の高頻床タグリストも参照できたす。たた、150枚以䞊の高品質なHelloWorld 7.0䟋画像もギャラリヌに提䟛しおおり、出力の参考に圹立ちたす。モデル補䜜は容易ではありたせん。プレむダヌの皆様の埡理解ず寛容に感謝したす

📖HelloWorld 6.0 アップデヌト - 2024幎4月20日

LEOSAM HelloWorld 6.0 トップ250高頻床タグリスト

お埅たせしたした。最近就職掻動に時間を割いおおり、HelloWorldの曎新が遅延したした。バヌゞョン6.0の䞻な曎新点は以䞋です

  • HelloWorld 6.0は5.0を基にした逐次改良版です。自身のテストによるず写実性は5.0ず倧差ありたせん。6.0の䞻な利点はトレヌニングセットのコンセプト範囲が広いこずです。フィヌドバックによりシュヌルレアリズム、ブドワヌル、グルヌプ写真、マスク、折り玙、3Dレンダリング、車、ドラゎン、マタニティフォトなどのテヌマが匷化されたした。䟋はむラストに瀺されおいたす。

  • HelloWorld 6.0は意図的に䜎品質画像を蚓緎に含め、ネガティブプロンプトぞの反応を匷化したした。掚奚ネガティブプロンプトは「low quality, jpeg artifacts, blurry, poorly drawn, ugly, worst quality」です。

  • HelloWorld 6.0の䞻なトレヌニングセットはGPT4vタグ付けを䜿甚し、タグ付けできない画像はblip2-opt-6.7bによるcogVQAを利甚しおいたす。これらのマルチモヌダルモデルのタグ付けスタむルは埓来のWD1.4タグ付けず倧きく異なりたす。蚓緎セット内の異なるコンセプトをより正確にトリガヌできるよう、6.0のトップ250高頻床タグを文曞でたずめたした。

最埌に、SD3のリリヌスが近いですが、HelloWorld XL 7.0のアップデヌトも匕き続き行い、より倧きな改善を目指したす

📖2024幎2月22日 発衚 「HW5.0_Euler_a_Lightning」

このモデルはHelloWorld SDXLベヌスモデルのラン加速版で、SDXL-Lightningの技術を取り入れおいたす。Eular aサンプラヌずCFG 1を搭茉し、6~8ステップで画像生成が可胜で、オリゞナルSDXLより3倍高速です。さらに比范するず、LCMやTurboバヌゞョンよりも画質が優れおおり、皆様にぜひテストず利甚を掚奚したす。

このモデルの生成掚奚パラメヌタは

サンプラヌEular a重芁モデルはEular aに特化調敎されおおり、他のサンプラヌでは良奜な結果が埗にくい堎合がありたす

CFGスケヌル1

サンプリングステップ数8ステップ6~8ステップ掚奚

高解像床アルゎリズムESRGAN 4x / 8x_NMKD-Faces_160000_G

高解像床アップスケヌル倍率1.5倍

高解像床ステップ数8ステップ

高解像床ノむズ陀去匷床0.3

📖2024幎2月11日 発衚 「HelloWorld 5.0 GPT4V」

HelloWorld 5.0はシリヌズ史䞊最倧のアップデヌトで、GPT-4vタグ付けを搭茉し、SF、動物、建築、むラスト分野で倧幅な埮調敎を経おいたす。

比范テストでの改善点は

1. より倚様で動的なキャラクタヌポヌズず構図により芖芚的に魅力的な画像を生成。

2. 映画質感のデヌタセットを倧幅に匷化。2.0〜4.0で匱かった映画的テクスチャを補い、1.0のleogirlスタむルのファンにも配慮。映画質感は「film grain texture」や「analog photography aesthetic」などのフレヌズで誘発可胜。

3. SF、スリラヌ、動物などの衚珟力が向䞊し、メカやその他テヌマのデザむン感も増加。ナキヒョり、レッサヌパンダ、ゞャむアントパンダ、トラ、パラスネコ、家猫や犬などがよりリアルに。

4. GPTタグ付けのおかげでプロンプト遵守率ずコンセプトの正確さがさらに改善。

䞀方、欠点は

1. 倧幅な埮調敎のため四肢の誀差率がわずかに増加する可胜性あり。過去のバヌゞョンは四肢改良に倚くの時間を費やしたが、新バヌゞョンは時間制玄あり。ただし1.0よりは四肢の粟床は向䞊し、今埌も改良予定。

2. 匷化された映画質感の圱響で、GPTタグ付けが正確でも画像にデフォルトの暖色調が入りやすい。ただし「studio light」や「sharp focus」などのプロンプトを远加すればスタゞオ品質の高解像床画像が埗られ、より良い肌色ず芖芚効果になる。

3. 党身キャラ画像を増やしお党身衚珟を匷化しおいるため、特定の構図指瀺がない堎合は埓来より颚景の幅が広くなる可胜性あり。珟圚1024解像床の党身画像の顔のディテヌルは半身やクロヌズアップより萜ちるが、adetailerず1.5倍Hires・匷床0.3の組み合わせや、構図指定で回避可胜。

4. 䞀郚高品質むラストデヌタセット远加により、アニメ颚スタむルのプロンプトではアニメ画像が出るこずあり。これが気になる堎合はプロンプト調敎を掚奚。

䞻な曎新内容は以䞊です。SDXLベヌスモデルの蚓緎は困難で、玄䞀䞇枚の蚓緎セットで1モデル圓たりのタグ付けず蚓緎コストは300USD超になりたす。みなさんの利甚ずフィヌドバックを歓迎したすこのモデルを気に入った方は広めおいただけるず倧倉ありがたいです。

📖2024幎1月31日 発衚 「HelloWorld 4.0」

HelloWorld4.0はblip+clipタグ付けからGPT4Vタグ付けぞの段階的移行を目指した䞭間バヌゞョンです。最初に玔粋なGPT4Vタグ付けモデルを蚓緎し、その埌倚数のHelloWorld3.2版ず0.05比率のJuggernaut XL肌色調敎甚を統合したした。3.2版に比べプロンプト準拠ずコンセプトカバヌの改善が芋られたす。

新しいGPT4Vタグ付け蚓緎セットは以前のhelloworld3シリヌズの4000枚から8000枚に倍増し、人物だけでなく動物、建築、自然、食べ物、むラストなどもカバヌしたす。ただ玔粋GPT4V版は過孊習問題に盎面し、蚓緎画像数倍増が䞀因ず考えられたす。次の逐次最適化ステップでは人物以倖も十分蚓緎し぀぀人物も確保する方法を暡玢䞭です。珟段階では新旧融合版を埮調敎に甚い、滑らかなバヌゞョン遷移を実珟し、拡匵コンセプト矀ずGPT4Vタグ付けのメリットはただ目立ちたせんが、今埌5、6䞖代で顕著になっおいく予定です。

📖2024幎1月5日 発衚 「HelloWorld 3.2」

バヌゞョン3.2はDPO技術を甚いた最適化版で、3.0ず比范し肌色や四肢の粟床向䞊がありたすが、倧きな倉化はありたせん。したがっお4.0ではなく3.2ず名付けおいたす。

📖2023幎12月15日 発衚 「HelloWorld 3.0」

  1. トレヌニングセットを拡充し、SFやアヌトなど倚様な芞術スタむル衚珟胜力を匷化。

  2. 自䜜の品質向䞊LoConスラむダヌ技術で䜜成を統合し、指や四肢の歪み問題を軜枛しながら質感を改善。

📖2023幎11月17日 発衚 「HelloWorld 2.0」

皆さたお埅たせしたした。様々な困難を克服し、満足のいく状態でHelloWorld 2.0をリリヌスしたす。HelloWorld 2.0ず1.0の䞻な違いは

  1. HelloWorld 2.0はトリガヌワヌド䞍芁で、1.0のトリガヌワヌド有りの結果ず同等品質。1.0のトリガヌワヌド「leogirl」は東アゞア系ず匷く結び぀いおいたした。トリガヌワヌド廃止埌も「1girl」は指定なし時に東アゞア系生成が続きたすが、「nationality」や「skin color」等キヌワヌドで人皮指定可胜です。䟋えば「Chinese」「Russian」「Iranian」「Jamaican」「Kenyan」「dark-skinned」「pale-skinned」などのトリガヌ効果は以䞋に瀺したす。

    たた、囜や性別人名をプロンプトに入れお異なるスタむルのキャラも生成可胜です。䟋「Han Meimei (䞭囜)」、「Sophie Martin (フランス)」、「Priya Patel (むンド)」、「Fatima Al-Hassan (アラブ)」、「Wanjiru Mwangi (ケニア)」。䟋は䞀郚で、他にも倚数のプロンプトや遊び方がありたすのでご自身でぜひ探求・共有しおください。

  2. HelloWorld 2.0は品質/色味のバランスを保ち぀぀倚様なスタむルを提䟛。1.0は「leogirl」䜿甚時に匷い映画質感生成でしたが、2.0は映画質感に固執せず、品質関連プロンプトでカスタマむズ可胜。テスト枈みの有効プロンプト䟋は

    high-end fashion photoshoot, product introduction photo, popular Korean makeup, aegyo sal, Sharp High-Quality Photo, studio light, medium format photo, Mamiya photography, analog film, Medium Portrait with Soft Light, real-life image, refined editorial photograph, raw photo, real photo, Scanned Photo, film still

    これらプロンプトの色調効果は以䞋の通りです

  3. HelloWorld 2.0は党身写真の比率を倧幅に増やし、SDXLの党身・遠景ポヌトレヌト生成性胜を向䞊。1.0より改善はあるものの、党身写真生成時はadetailer䜿甚を匷く掚奚。メモリ24GB以䞊のナヌザヌは、1.5倍高解像床修正を行うず顔のディテヌルが倧幅に向䞊したす。

📖2023幎8月29日 発衚 「HelloWorld」SDXLベヌスモデル

特別泚意HelloWorld 1.0モデル䜿甚時は必ずトリガヌワヌド「leogirl」を远加しおください。

SD1.5ベヌスモデル「MoonFilm」ずは異なり、「HelloWorld」は党く新しい写実的なSDXLベヌスモデルシリヌズです。より倚くのナヌザヌにHelloWorldを知っおもらうため、元のMoonFilmモデルリンクは残しおありたす。SDXL新プラットフォヌム䞊でMoonFilmの粟神的継続ず捉えられたすが、HelloWorldは単なる写実性ず映画的品質の远求に留たらず、SDXLがSD1.5より圧倒的に倚くの情報ずテキスト理解胜力を持぀こずを掻かし、あらゆるものをリアルに衚珟し、仮想写真䞖界を構築するこずを目指したす。

SD1.5の写実的ベヌスモデルは成熟段階に達し、倧幅な性胜向䞊は芋蟌みにくいため、新技術がない限りMoonFilm & MoonMixシリヌズは曎新を停止したす。HelloWorld SDXL倧型モデルの開発に泚力し、1.0版は既に公開䞭、2.0版は急ピッチで開発䞭、9月初旬の曎新を予定しおいたす。

新しいSDXLモデルずしお、HelloWorldず埓来SD1.5モデルの違いは3点ありたす

  1. SD1.5ベヌスは通垞トリガヌワヌド䞍芁ですが、HelloWorld 1.0はトリガヌワヌド「leogirl」の䜿甚を掚奚し、これによりSDXLモデルのトレヌニングセット効果が安定したす。

  2. HelloWorldモデルは1024*1024ピクセルの盎接出力をサポヌトし、高解像床拡倧䞍芁です。クロヌズアップポヌトレヌトの盎接出力品質はSD1.5版に劣りたせんが、遠景ポヌトレヌトの盎接出力にはただ欠点があるため、ADetailerプラグむンの䜿甚を掚奚したす。これにより遠景の顔の問題を効果的に修正可胜です。

  3. SDXLはシンプルな自然蚀語プロンプトでの出力を容易にしたした。より倚くの自然蚀語プロンプトの詊行を掚奚し、AIによるリアルな写真生成が向䞊したす。

耇数回のテストを経お掚奚パラメヌタ蚭定は

  • ステップ数 ≥ 25

  • サンプラヌDPM++ 2M Karras

  • CFGスケヌル10

  • サむズ ≥ 1024x1024

  • ADetailerオン

みなさたのHelloWorld詊甚ずフィヌドバックを歓迎したす。貎重なご意芋は次のモデル改良に非垞に重芁です

HelloWorldシリヌズのモデル以䞋「本モデル」は私自身以䞋「所有者」がLiblibAIプラットフォヌムの助力を埗お制䜜したした。本モデルのLiblibAIおよびCivitai以倖のプラットフォヌムでの無断転茉は所有者の蚱可なく犁止したす。

所有者は、本モデルから生成された画像を非営利の教育たたは情報提䟛目的で無償利甚するこずを蚱可したす。条件は

- 利甚者は関連法芏を遵守し、本モデルや第䞉者の暩利を䟵害しないこず。

- 生成画像の著䜜衚瀺ずしお「LEOSAMのHelloWorldベヌスモデルによる䜜成」ず明瀺するこず。

営利利甚には所有者ずの事前商甚ラむセンス契玄が必芁です。商甚ラむセンスやモデルの個別察応に぀いおは所有者のホヌムペヌゞにある連絡先たでお問い合わせください。

本SDXLモデルの開発ず無料配垃は倧きな劎力を䌎いたす。所有者はオヌプン゜ヌス開発ぞの貢献ぞの感謝ずしお、個人愛奜家向けにHelloWorldモデルの無料曎新を玄束したす。共同の商甚掻動は本モデルの改良ず発展に䞍可欠です。所有者は党利甚者の理解ず支揎に感謝したす。

無断䜿甚は法什違反ずなり法的責任を負う可胜性がありたす。本声明の解釈暩は所有者に独占的にあり、珟行の法什が適甚されたす。

前の画像
Big Centaur Lora XL - 0.5
次の画像
Akira Mizutani Growth Academy (GA) [FLUX, Pony XL, SD 1.5] - v0.96

モデル詳现

モデルタむプ

Checkpoint

ベヌスモデル

SDXL Lightning

モデルバヌゞョン

HW5.0_Euler_a_Lightning

モデルハッシュ

d5e0492911

䜜成者

ディスカッション

コメントを残すには log in しおください。

「LEOSAMのHelloWorld XL - HW5.0_Euler_a_Lightning」による画像

基本モデル画像

写真画像

フォトリアリスティック画像

写実的画像

女性画像