VibeStyleBlend 06 - Clear

VibeStyleBlend 06 - Clear

透明感が出やすいスタイルです。

主観的な印象をもとにスタイル傾向を分類し、ブレンドして作成したスタイルLoRAです。

Anima base v1をベースにiLECO学習とアーキテクチャ非依存のLoRAマージを使用して作成しています。
こちらのsd-scriptsフォーク版を使用しました。
これがなければこのLoRAは作れませんでした。
https://github.com/tukisuwa/sd-scripts

iLECO学習は、ざっくり言えばプロンプトの差分でLoRAを作成します。
そのため、ベースモデルであるAnima base v1の表現範囲でのLoRAとなるはずです。

DanbooruのArtistsページにあるアーティストタグを40個ピックアップし、そのアーティストタグごとにそれ以外のプロンプトや設定を固定した状態でiLECO学習を行ってアーティストタグLoRAを作成しました。
このアーティストタグLoRAを使って再度それぞれ同じ条件で画像を生成した後に、それらを主観的に6つに分類してそれぞれのLoRAをアーキテクチャ非依存のLoRAマージを行いました。

各名称は、現在の出力から受けた主観的な印象から命名しています。
常に名称通りにはならないと思います。

(This English description was translated with the assistance of ChatGPT.)

VibeStyleBlend 06 - Clear

This style tends to create a clear and airy impression.

This style LoRA was created by subjectively grouping style tendencies based on their visual impressions and blending them together.
It was created for Anima base v1 using iLECO training and architecture-agnostic LoRA merging.
I used the following fork of sd-scripts:
https://github.com/tukisuwa/sd-scripts
This LoRA would not have been possible without it.

Roughly speaking, iLECO training creates a LoRA from the difference between prompts.
Because of this, the resulting LoRA should remain within the range of expressions already available in the base model, Anima base v1.

I picked 40 artist tags from the Artists page on Danbooru and created an individual artist-tag LoRA for each one through iLECO training, while keeping all other prompts and settings fixed.
I then generated images again under the same conditions, swapping only the artist-tag LoRA used for each output. Based on my subjective impressions of those results, I grouped them into six categories and created each final LoRA by merging the LoRAs in its respective group using architecture-agnostic LoRA merging.

Each name is based on my subjective impression of the current outputs.
The results will not always match the name exactly.