shirayu/

sd-tohoku-v3a

• 東北ずん子プロジェクトの公式キャラクターイラストをもとに作成したStable Diffusion 1.4系統のLoRAファイルです
• Stable Diffusion 2.1系統のLoRAはsd-tohoku-v3bをご利用ください

• 学習データに公式キャラクターイラスト以外は用いておらず，正則化画像も用いていません．
• 「東北イタコ」には「青い霊」は含まれていません
• 「東北きりたん」には「きりたん砲」は含まれていません

利用例

1. AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuiをセットアップしてください
2. お好みのSD1.4系のモデルファイルをmodels/Stable-diffusionにダウンロードしてください
   • ACertaintyを利用する例
     1. ACertainty.ckptをダウンロードする
3. 本レポジトリのLoRAファイルをmodels/Loraディレクトリに置いてください
4. WebUIを起動し，以下のように，トリガーワードとLoRAファイル指定を含んだプロンプトを入力して生成してみてください
   txt

   1sd-tohoku-v3a.2.Zunko.safetensorsを利用する例: 2 3Positiveプロンプト: <lora:sd-tohoku-v3a.2.Zunko:1>Zunko, 1girl, smile, sit on chair, garden, (looking at viewer:1.2) 4Negativeプロンプト: worst quality, low quality, medium quality, deleted, lowres, comic, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
   • <lora:NAME:value>のような形式で用いるLoRAを指定できます．
   • NAMEにファイル名(拡張子を除く)，valueにLoRA強度を指定してください．
   • 強度を0.5など低くすることでLoRA適用の影響力を下げられます
5. (さらなる設定) 以下のような設定を行うと，より良い出力を得られるかもしれません
   • VAEの変更: kl-f8-anime2.ckptをmodels/VAEにダウンロードし，ACertainty.vae.ckptにリネームすると自動的に読み込まれるようになります
   • Clip skipを2にする
   • hako-mikan/sd-webui-lora-block-weightを利用しLoRAの強さを細かく制御する

ファイルリスト

• Version. 4: sd-tohoku-v3a.4
  • dim=64, alpha=32
  • dim=1, alpha=1で画風をLoRA学習させ，ACertaintyにマージしたものをベースモデルとしました

  • 

• Version. 3: sd-tohoku-v3a.3
  • dim=128, alpha=64
• Version. 2: sd-tohoku-v3a.2
  • dim=64, alpha=32

  • 

• Version. 1: sd-tohoku-v3a.1
  • dim=32, alpha=16

生成例

冒頭の例

• Steps: 20
• Sampler: DPM++ 2M Karras
• CFG scale: 7
• Seed: 1487688172
• Size: 768x1024
• Model hash: a64573359a (ACertainty)
• Clip skip: 2

ライセンス

以前のバージョンとの違い