7/1追記 sampleフォルダ内に、Anything-V3.0を基準として、
Baka-DiffusionV1(fp16)、sd-v1-4、LittleStepMixシリーズ4種及び主軸モデルであるdreamshaperで現状最古の公開モデル
dreamshaper_252をランダムSeedで10回、
IN01-02,04-05,07-08/OUT03-11のcosine一致率を出力したファイルを公開いたします。
Anything-V3.0に対し、SD1.4は概ね84%ほど一致。
dreamshaper_252.safetensorsで88%。LittleStepMixシリーズは概ね89%程度の一致率です。
Baka-DiffusionV1を採用しなかった理由もこの数値にあります。
下記のASimilarityCalculatiorをベースに、ランダムSeedで、合計ではなく各数値を出せるよう改良したものを用いています。
ご参考までに。
①dreamshaper_6BakedVae
本モデルの
主軸となっている訓練モデルです。
訓練モデルの表記があり、複数の商用画像生成サービスでも利用されている為、一定の信頼性が担保されていると判断しています。
アスカテストなどでの類似性は基本的にdreamshaper_6BakedVae由来です。
②sxd_v10
v0.8と違い、v1.0公開日はリーク後ながらSD1.5ベースの訓練モデルで、リアリティ重視の為、総合的に判断。
人体構造強化と将来NFSWモデル化を行う際の補強として採用。
③epicrealism_newAge
現行の訓練モデルで最強のスペックを誇ると思われるモデル。
背景補強と能力の高さから採用。
最新ではないのは、他の私のフォトリアルモデルとの兼ね合いと、コントラストなどの兼ね合いからepicrealism_newAgeを選択。
④Evt_V4_e04_ema
ACertaintyというleakデータを含まないと公言しているイラスト学習モデルでトレーニングを行い生み出されたモデル。
絵柄の主軸モデル。e04採用はあまり根拠がない。絵柄的に一番好みなので採用し、フォトリアルモデルでこちらを利用しているので変更すると管理が面倒になるという理由だけです。
※ACertaintyはNOVEL AIのデータを蒸留している可能性はありますが、こちらは特許法に抵触しない為、問題ないと考えています。
ACertainty
https://huggingface.co/JosephusCheung/ACertainty
https://huggingface.co/JosephusCheung/ASimilarityCalculatior
⑤bp_mk5
ACertaintyベースの訓練モデル。上記同様。
⑥trinart_characters_it4_v1
AIのべりすとで有名な会社が公開してくださったモデルなので一番信頼性があります。
イラスト要素補強として使用しています。
⑦FlexWaifuRainbow
モデルの逆マージ解析コードを公開するなども行っている天紗愛氏がWD1.3に追加学習を施したモデル。
ACertaintyベースのモデル採用に当たり、ACertaintyの解析結果なども参考にさせていただいています。
連続出力時の絵柄の安定性と信頼性から選ばせていただきました。