【QteaMix】ちびキャラやSDキャラの生成に特化したマージモデルの紹介!【Stable Diffusion】

こんにちは!悠です!

 

今回は「Stable Diffusion」で、ちびキャラのアニメイラスト生成に特化したマージモデル「QteaMix」に関して紹介していきます。

ちびキャラをWebUIで出力する際は、基本的にchibichibi girlというプロンプトを使うんですが、この単語はモデルによって効き目がかなり異なるんですね。

 

以前紹介した「CarDos Anime」のように効果抜群で簡単に出力できるものもあれば、括弧で強調してもほとんど出なかったりするものもあります。

その点「QteaMix」は、chibi無しでもちびキャラが出力できるほど特化したマージモデルです!

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「QteaMix」の特徴

「QteaMix」はちびキャラの画像生成に特化したマージモデルで、Civitaiもしくは下記のHugging Faceのページからダウンロードできます。

chenxluo/QteaMix · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

 

Omega、gamma、omicronの3種類が用意されていますが、概要欄曰くOmegaがQteaMixの完成系のようです。

※Omegaで完成したので、これ以上このモデルは更新しないとまで明言されています。

 

おすすめの設定はありませんが、ポジティブプロンプトにchibi、ネガティブプロンプトにverybadimagenegative_v1.3というembeddings(Civitaiで入手可能)を使うことが推奨されています。

 

ちなみにQteaMixはキャラのアウトラインをくっきり表示してくれるモデルなんですが、ネガにEasyNegativeを使用するとそのアウトラインが薄くなるようです。お好みに合わせて使ってください。

QteaMixは元からかなり鮮やかなので、ネガにmonochromeやgreyscaleはおすすめしません。

 

「QteaMIx」で生成したサンプル画像

では早速、私が「QteaMix」で生成したちびキャラたちをプロンプト付きでご紹介いたします。

普段はネガにsimple backgroundやwhite backgroundを入れているんですが、ちびキャラに限っては単純な背景の方が逆に可愛い気がするので採用していません。

 

MultiDiffusionによるアップスケール、adetailerによる顔の自動補正を行っています。設定は下記の通りです。

  • Steps: 20
  • Sampler: DPM++ 2M Karras
  • CFG scale: 7
  • Size: 1520×1024
  • Model hash: 39d6af08b2
  • Model: qteamixQ_omegaFp16
  • Denoising strength: 0.3
  • Clip skip: 2
  • Tiled Diffusion upscaler: 4x-UltraSharp
  • Tiled Diffusion scale factor: 2
  • Tiled Diffusion: {“Method”: “Mixture of Diffusers”, “Tile tile width”: 96, “Tile tile height”: 96, “Tile Overlap”: 48, “Tile batch size”: 1, “Upscaler”: “4x-UltraSharp”, “Upscale factor”: 2, “Keep input size”: true}
  • Version: v1.3.2

 

幅が1520×1024になっているのは、間違えて760×512で生成してしまったからです…

768×512の方がおすすめなので注意!

 

プロンプトに関しては、よさそうなちびキャラ画像から拡張機能「WD14-Tagger」を使って抽出しています。(なので結構長め…)

 

サンプル画像【その1】

 

【Positive】
masterpiece, best quality, highres, chibi, 1girl, blue footwear, dress, blue dress, smile, blue eyes, bow, hair bow, puffy sleeves, puffy short sleeves, happy birthday, long hair, blue bow, sailor dress, short sleeves, bangs, open mouth, blonde hair, full body, very long hair, blush, hair between eyes, sailor collar, wrist cuffs, fur trim, twintails, white socks, looking at viewer, socks, hand up, standing, white sailor collar, brown background, simple background, character name, choker, shoes
【Negative】
(worst quality, low quality:1.4), nude, verybadimagenegative_v1.3

 

サンプル画像【その2】

 

【Positive】
masterpiece, best quality, highres, chibi, 1girl, solo, blonde hair, ribbon, ?, long hair, white skirt, black footwear, hair ribbon, blue eyes, bangs, earrings, black ribbon, blue jacket, jacket, long sleeves, spoken question mark, standing, jewelry, very long hair, looking at viewer, full body, closed mouth, open clothes, blush stickers, open jacket, hand up, shoes, skirt, socks, dress, blush, shirt, hair between eyes
【Negative】
(worst quality, low quality:1.4), nude, verybadimagenegative_v1.3



サンプル画像【その3】

 

【Positive】
masterpiece, best quality, highres, chibi, 1girl, solo, long hair, closed eyes, :3, brown hair, dress, ribbon, virtual youtuber, long sleeves, blush stickers, star (symbol), >_<, very long hair, bangs, full body, facing viewer, hair ribbon, cloud, smile, closed mouth, socks
【Negative】
(worst quality, low quality:1.4), nude, verybadimagenegative_v1.3

 

サンプル画像【その4】

 

 

【Positive】
masterpiece, best quality, highres, chibi, multiple girls, 2girls, blonde hair, animal ears, blue eyes, cat ears, blue hair, dress, heart, tail, cup, cat tail, black dress, hair bow, spoken heart, minigirl, bow, in container, in cup, teacup, black bow, cat girl, long sleeves, blush, animal ear fluff, puffy sleeves, bangs, white dress, short sleeves, choker, puffy short sleeves, bell, saucer, cheek-to-cheek, two side up, heads together, parted lips
【Negative】
(worst quality, low quality:1.4), nude, verybadimagenegative_v1.3

 

まとめ

以上が「Stable Diffusion」で、ちびキャラやSDキャラのアニメイラスト生成に特化したマージモデル「QteaMix」について紹介した記事でした。

ちびキャラは本当に見てて癒されますね。愛くるしい小動物的な可愛さの破壊力といったら!!

手の崩れもほとんど気にしなくていいので打率も高いですしねw

 

では、ここまで読んでいただきありがとうございました。

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