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[Model_(LoHa)]

harusaki_nodoka_model

*LoHaモデルです。

LoHaとはloraよりも出力に優れた最新のモデルになります。

最新のStableDiffusionであれば、loraと同じ使い方で問題ありません。

念のため実装方法は下記に追記してますのでご確認ください。

また、学習率ごとにモデルを載せています。

数字が大きいほど学習率が高く再現性も上がる傾向にありますが、過学習気味になったり、似たような構図が増える可能性があります。

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LoHa Model.

LoHa is the latest model with better output than lora.

If you use the latest StableDiffusion, you can use it in the same way as lora.

Please refer to the following for implementation instructions, just in case.

Also, the models are listed by learning rate.

The higher the number, the higher the learning rate and the higher the reproducibility, but there is a possibility of over-learning or more similar compositions.


設定例/settings:

parameters:

1girl,solo,,harusaki_nodoka,pink_eyes,brown_hair,short_hair,ahoge,green_cardigan,white_shirt,black_skirt,brown_pantyhose,id_card,lanyard,


Negative prompt:

(worst quality, low quality:1.4),EasyNegative, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, lowres graffiti,


Steps: 20, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 2185859814, Size: 512x768, Model hash: 5493a0ec49, Denoising strength: 0.45, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Hires upscale: 2, Hires steps: 13, Hires upscaler: 4x-UltraSharp


*現在は多様な設定項目があり、出力を完全に一致させることは難しいです。

概ね出力が一致していれば多少の差異があっても正しく適用されているためご安心ください。

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Currently, there are a variety of configuration items and it is difficult to match the output exactly.

Please be assured that if the output is generally consistent, even if there are some differences, they are correctly applied.



実装は下記投稿を参考にしてください。

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Please refer to the following post for implementation.


実装方法リンク/Implementation Method Link:

[4/27更新]モデル実装方法/Model implementation method

※4/27追記 LoHaモデルの配布に伴い「④-3:LoHa」の項目を追加しました。 //////////////////////////////////////////////////////////////// The item "④-3: LoHa" was added with the distribution of the LoHa model. ※以下実装は最新のstable diffusionもしくはそれに準ずる環境での利用を想定しています。 /////////...


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