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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利用して作成した Stable Diffusion 2.1系統のLoRAファイルです．

トリガーワードとファイル名は次の通りです．

  • キャラクター

    • Itako: 東北イタコ (衣装指定なし版)
    • Zunko: 東北ずん子 (衣装指定なし版)
    • Kiritan: 東北きりたん (衣装指定なし版)
    • Zundamon: ずんだもん (人間形態)
    • Zfr: ずんだもん (妖精形態)
    • Anko: 暗黒大将軍
    • Awamo: 沖縄あわも
    • Awamo: 沖縄あわも
    • Chanko: 大江戸ちゃんこ
    • Hokamel: 北海道めろん
    • Metan: 四国めたん
    • Shinobi: 関西しのび
    • Sora: 九州そら
    • Usagi: 中国うさぎ

  • 公式衣装単体

    • Itoc: 東北イタコの公式衣装単体
    • Zuoc: 東北ずん子の公式衣装単体
    • Kioc: 東北きりたんの公式衣装単体

  • 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

ファイルリスト

なお，Stable Diffusion 1.4系統のLoRAはsd-tohoku-v3aをご利用ください．

利用例

  1. AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuiをセットアップしてください
  2. 拡張機能kohya-ss/sd-webui-additional-networksをインストールしてください
    • 2023.04.02現在公式でSD2.1系統のLoRAに対応していないため
  3. お好みのSD2.1系のモデル・YAMLファイルをmodels/Stable-diffusionに，VAEをダウンロードmodels/VAEに置いてください
  4. お好みのLoRAファイルをファイルリストからダウンロードしてmodels/LORAに置く
  5. WebUIを起動し，Additional Networksの設定をする
    • パネルを開きEnableをクリック
    • 設置したLoRAファイルを指定する
  6. トリガーワードを含んだプロンプトを入力して生成する

プロンプトの指定にはWD 1.5 Beta 2 - Release Notesも参考にしてください

生成例 

Positive prompt: {トリガーワード}, 1girl, smile, sit on chair, garden, (looking at viewer:1.2),
(anime:1.3), (waifu, exceptional, best aesthetic, new, newest, masterpiece, best quality:1.2)
Negative prompt: worst quality, photorealistic, oldest, old, ((bad hands)), ((mutated hands and fingers)), watermark, text
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 1487688172, Size: 768x1024, Model hash: 96fc8b5de4

ライセンス

WD 1.5 Beta 2と同様にFair AI Public License 1.0-SDです．

また，各種法令・各種ガイドラインにご留意ください． 例えば，生成された画像が東北ずん子プロジェクトのキャラクターを含む場合， 「東北ずん子プロジェクト キャラクター利用の手引き」に基づいて利用してください．

以前のバージョンとの違い

shirayu/sd-tohoku-v1や shirayu/sd-tohoku-v2では Stable Diffusionモデル自体を更新していました． そのため，ファイルサイズが巨大という課題がありました． その後，LoRA (Low-Rank Adaptation)という既存のモデルにくっつける「追加回路」を学習する技術が利用できるようになり， 先程の問題は大幅に軽減されるようになりました．

この「追加回路」は学習時に使われるモデルだけでなく，「似ている」モデルにも適用可能です． この学習ではWaifu Diffusion 1.5 Beta 2を学習時に使用しています． そのため． Stable Diffusion 2.1系統のモデルで利用できます． ただし，大幅にチューニングされているモデルでは良い結果は得られない可能性が高くなります．