VibeStyleBlend 08-02 - Painterly Oil

VibeStyleBlend 08-02 - Painterly Oil

油彩風の塗りや筆致がより強く出やすい、絵画寄りのスタイルです。

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。

この08系のスタイルLoRAは、Danbooruで oil painting (medium) タグが使われている画像のアーティストタグを基準に作成しています。
最終的な出力は「油絵をそのまま再現するスタイル」というより、oil painting (medium) 周辺のアーティストタグから得られた傾向をもとに、厚みのある塗り、筆致、色の重なり、絵画寄りの光や空気感などが混ざったスタイルになっています。
oil painting (medium)との併用で、よりスタイルが強化されます。

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 08-02 - Painterly Oil

A more painterly style where oil-painting-like brushwork and painted texture tend to appear more strongly.

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.

This 08-series style LoRA was created based on artist tags from images on Danbooru that use the oil painting (medium) tag.
The final output is not so much a style that directly recreates oil painting itself. Rather, it is a style based on tendencies gathered from artist tags around oil painting (medium), combining features such as thicker-looking paint, brushwork, layered colors, and a more painterly sense of light and atmosphere.
Using it together with oil painting (medium) will strengthen the style further.

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