NoobAI-XL(v-pred 1.0) based anime modelHugging Face Repo(1.2.4): <a target="_blank" rel="ugc" href="https://huggingface.co/RedRayz/hikari_noob_v-pred_1.2.4">https://huggingface.co/RedRayz/hikari_noob_v-pred_1.2.4</a><h2 id="recommended-prompt">Recommended Prompt/推奨プロンプト</h2>Positive: None(works good without "masterpiece, best quality")Negative: Empty(to get a best result, DO NOT USE NEGATIVE PROMPT(use NegPiP instead). negative quality tags have NO effect)ポジティブ: なし(品質タグなしでok)ネガティブ: 空(最良の結果を得るにはnegative promptを使用しないこと。低品質な成分は除去済みのためネガティブ品質タグの効果は無い)プロンプトの注意: 一般的なepsilonモデルと比較して、プロンプトに書いていないものは一切生成しない性質が強いため、短すぎるプロンプトでは相応に地味、あるいは多様だがやや不安定な結果になります。良い結果を得るために長いプロンプトを推奨します。思いつかないならTIPO(DanTagGen)を使うといいよ！背景をより豪華にしたい場合はNegPiPでsimple backgroundを負の強度で使用してください。<h2 id="about-this-checkpoint">About this checkpoint</h2>Fine-tuned NoobAI-XL(v-prediction) without merging another base models, and merged SPO(Step-aware Preference Optimization) LoRA他所のベースモデルを混ぜずに調整し、SPO LoRAをマージしたNoobAI-XL(v-prediction)NoobAI-XL(v-prediction版)に特定画風を学習させたcheckpointを複数作成しマージしたものです。AIマスピ絵のくどい感じやわざとらしい背景が好みではないので作りました。AI特有のくどい感じを抑えつつ鮮やかで美しい、かつ多様なイラストを生成します。なお、AIらしさを抑えたため、マージモデルのようなはっきり・くっきりした画像は生成しない傾向があります。Note : This model does not have the "AI Masterpiece" style and any default style.注意: このモデルにはAIマスピ画風とデフォルトの画風はありません。<h2></h2><h2 id="features">Features/特徴</h2><ul><li>Improved stability and quality.</li><li>The base style is not strong and can be restyled by prompts or LoRAs.</li><li>This model does not include any base model other than NoobAI (v-prediction), so it has the equivalent knowledge.</li><li>True v-prediction model with ZTSNR, No epsilon models merged</li><li>LoRAs for NoobAI-XL(v-prediction) work fine.</li><li>Works good without negative quality tags(v1.2.0 and newer)</li><li>This excels in compositional diversity.</li><li>安定性と品質を改善</li><li>素の画風は強くないので、プロンプトやLoRAによる画風変更ができます。</li><li>このモデルはNoobAI(v-prediction)以外のベースモデルを一切含まず、それと同等の知識があります。</li><li>NoobAI-XL(v-prediction)用のLoRAがしっかり効きます。</li><li>真のv-prediction + ZTSNRなモデルです。Epsilonモデルは一切マージしていません。</li><li>ネガティブ品質タグ無しで良好な結果を得られます(v1.2.0以降)</li><li>優れた構図の多様性</li></ul><h3 id="known-issue(s)">Known issue(s)/既知の問題</h3><ul><li>Negative Prompt may degrade output quality. Please use NegPiP instead.</li><li>Negative Promptを使用すると出力品質が低下する場合があります。代わりにNegPiPを使用してください。</li></ul><h2 id="requirements">Requirements/動作要件</h2><ul><li>AUTOMATIC1111 WebUI on <code>dev</code> branch / devブランチ上のAUTOMATIC1111 WebUI</li><li>Latest version of ComfyUI / 最新版のComfyUI</li><li>Latest version of Forge or reForge / 最新版のForgeまたはreForge</li></ul><h3 id="instruction-for-automatic1111-automatic1111">Instruction for AUTOMATIC1111 / AUTOMATIC1111の手順</h3><ol><li>Switch branch to <code>dev</code>(Run this command in the root directory of the webui: <code>git checkout -b dev origin/dev</code> or use Github Desktop)</li><li>Use the model as usual!</li></ol>Tip: reForge is better than 1111 webui. The original webui has been abandoned.(日本語)<ol><li>devブランチに切り替えます(次のコマンドをwebui直下で実行します: <code>git checkout -b dev origin/dev</code> またはGithub Desktopを使う)</li><li>通常通りモデルを使用します。</li></ol><h3></h3><h3 id="recommended-settings">Recommended settings/推奨設定</h3>Steps: 14-24Scheduler: Simple, Turbo, SGM UniformGuidance(CFG) Scale: 2-5(best value is 3.5)<h3 id="recommended-samplers">Recommended Samplers/推奨サンプラー</h3><ul><li>DPM++ 2M</li><li>DPM++ 2M SDE</li><li>DPM++ 2M SDE Heun</li><li>Euler</li></ul>Note: SDE(ancestral) samplers may reduce contrast.<h3 id="incompatible-samplers">Incompatible Samplers/非対応のサンプラー</h3><ul><li>Restart(Heun-based)</li><li>LMS</li><li>PLMS</li><li>Heun</li><li>LCM</li><li>Kohaku_LoNyu_Yog</li></ul>other samplers are not tested/good.<h3 id="incompatible-schedulers">Incompatible Schedulers/非対応のスケジューラー</h3><ul><li>React Consinusodial DynSF</li><li>Phi</li><li>Laplace</li><li>Align Your Steps</li></ul><h3 id="recommended-settings-for-hires.fixhires.fix">Recommended settings for Hires.fix/Hires.fixの推奨設定</h3>Upscaler: 4x-UltraSharp(or ESRGAN-based model), Lanczos or LatentDenoising strength: 0.4-0.6(&gt;0.55 for Latent)<h2 id="training-information">Training information</h2>Please visit the Hugging Face repository<h2 id="training-script">Training script</h2><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/kohya-ss/sd-scripts">sd-scripts</a><h2 id="notice:">Notice/おしらせ:</h2>This model is licensed under <a target="_blank" rel="ugc" href="https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/">Fair AI Public License 1.0-SD</a>If you make modify this model, you must share both your changes and the original license.You are prohibited from monetizing any close-sourced fine-tuned / merged model, which disallows the public from accessing the model's source code / weights and its usages.このモデルは<a target="_blank" rel="ugc" href="https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/">Fair AI Public License 1.0-SD</a>でライセンスされています。このモデルを改変する場合、変更点および元のライセンスを明記する必要があります。モデルのソースコード/ウェイトや使用法などを閲覧できないクローズソースのファインチューン/マージモデルの収益化は禁止されています。

Hikari Noob v-pred

<ul><li>背景の描写が少し改善(常に改善されるわけではない)</li><li>勝手にブルアカの成分(orヘイロー)が出る問題がv1.2.2からさらに減少</li></ul>プロンプトの注意: 一般的なepsilonモデルとは違い、プロンプトに書いていないものは一切書かない性質がやや強いため、短すぎるプロンプトでは相応に地味な結果になります。良い結果を得るために長いプロンプトを推奨します。思いつかないならTIPO(DanTagGen)を使うといいよ！

hikariNoobVPred_123.safetensors

1.2.3

1.2.4

1.2.2

1.2.1

1.2.0

1.1.0

1.0.1

1.0.0 0.7.5s

0.6.5s

0.6.5 0.6TurboTest

Files with SHA256: 4fe6f479d01b3468f12a3fbdf329eeaef75c6aa1f016299eef4938087990ad9e