11 Stable Diffusionモデルのトップを知る

CivitAIは、成熟した産業のStable Diffusionモデルコミュニティであり、数千のモデルと数万の画像と共に提供されるプロンプトを収集しています。これにより、Stable Diffusionを始めるための学習曲線が大幅に低減されます。

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目次

生成された画像の品質を大幅に向上させる高品質なモデル。現在、業界で成熟したStable DiffusionモデルのコミュニティであるCivitAIは、数千のモデルと何万枚もの画像を伴うプロンプトで構成されています。これにより、Stable Diffusionの利用を始める際の学習曲線が大幅に短縮されます。

以下は、CivitAI上のいくつかの優れたモデルの簡単な紹介です。記事の最後には、アプリケーションの手順もあります。もしすぐに体験したいのであれば、ここをクリックして、Anakinに移動し、Stable Diffusion XLモデルをすぐに使用できます。

 High-Quality Stable Diffusion Models

CivitAI上のモデルカテゴリー

CivitAI上のモデルは主に4つのカテゴリーに分けられています:Checkpoint、LoRA、Textual Inversion、およびHypernetworkは、それぞれ異なるトレーニングアプローチに対応しています。

  1. Checkpointトレーニング:優れた画像生成品質で知られるDreamboothトレーニング方法を通じて得られる大規模なモデルです。しかし、完全新しいモデルのトレーニングのため、トレーニング速度は一般的に遅く、生成されるモデルファイルも大きく、通常数ギガバイトです。ファイル形式はsafetensorsまたはckptのいずれかです。
  2. LoRA:既存の大規模モデルを基に行われる軽量モデルの微調整トレーニング方法です。特定の人物やオブジェクトに関連する固定特徴量を生成するためにモデルを微調整します。注目すべき特徴には、特定のスタイル特徴における優れた画像生成、トレーニング速度の速さ、さらには数十〜数百メガバイトのモデルファイルの小ささがあります。このモデルは大規模モデルと併用する必要があります。
  3. Textual Inversion:テキストプロンプトを使用してモデルをトレーニングする方法で、特定の人物やオブジェクトに関連する固定特徴量を生成するために使用されます。注目すべき特徴には、特定のスタイル特徴における優れた画像生成、非常に小さなモデルファイル(通常数十キロバイト)、しかし遅いトレーニング速度が含まれます。有効な結果を得るためには大規模モデルを使用する必要があります。
  4. Hypernetwork:LoRAに類似していますが、モデルの性能がLoRAほど優れていません。このモデルは大規模モデルと併用する必要があります。

モデルの推奨順序:Checkpoint > LoRA > Textual Inversion > Hypernetwork

一般的に、CheckpointモデルをLoRAまたはTextual Inversionモデルと組み合わせることで、より良い画像生成結果が得られます。

💡
追加の注意:画像の色効果を向上させ、シーンがあまりにもくすんだ印象にならないようにする一種のVAEモデルもあります。さらに、画像の詳細な微調整も行います。

CivitAIでは、さまざまな分類およびソート方法に基づいてモデルをフィルタリングおよび検索することができます。

Model Categories on CivitAI

個別のモデルページを開いた後、モデルの説明を表示し、モデルをダウンロードできます。

Model Categories on CivitAI

それでは、一連の高品質なStable Diffusionモデルを紹介します。

Checkpoint Traiend

1.DreamShaper

ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/4384/dreamshaper

モデルの説明:さまざまなスタイル(リアル、オリジナル、2.5Dなど)に対応し、優れた肖像画や風景画を生成する能力があります。

DreamShaper High-Quality Stable Diffusion Models

https://civitai.com/models/22922/lyriel モデルの説明:このモデルは、一般的には肖像写真やアニメ風のフルボディ画像に向いています。素晴らしい風景も十分に描けます。高品質な結果を得るためには長いクエリが必要ありません。 3. Realistic Vision V5.1 ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/4201/reaistic-ision-v20 モデルの説明:非常にリアルなキャラクターや環境の描写が可能で、現実のスタイルを忠実に再現します。 トリガーワード:アナログスタイル、モデル撮影スタイル。 4. Counterfeit-V3.0 ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/4468/counerfeit-v25 モデルの説明:高品質な2Dキャラクターや風景モデルです。色の表現を向上させるためにVAEモデルの追加ロードが必要です。 LoRA 1. Blindbox ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/25995/blindbox?modelVersionId=32988 モデルの説明:ブラインドボックススタイルのモデルを生成することができます。使用する際はReV Animatedメインモデルを選ぶことをおすすめします。 トリガーワード:フルボディ、ちび。 2. Airconditioner ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/22607/loconlora-airconditioner-style モデルの説明:都市部、自然の中、花などを描くのに適しています。清涼感と若々しい美しさがあります。 3. Stamp_v1 ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/15629/stampv1 モデルの説明:アイコンロゴスタイルです。 まず、loraの拡張機能をインストールし、次にダウンロードしたstampV1_v10.safetensorsファイルを .\extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora フォルダに入れます。使用する際には、loraプラグインタブをクリック(タブはシードの下にある場合があります)、有効オプションにチェックを入れ、stampV1_v10モデルを選択し、必要に応じて強度を0.6から1に調整します。Stable Diffusionの左上にあるベースモデルには、元のデフォルトモデルを選択します。 強度について:グラフィックデザインのような画像にしたい場合は、強く設定する(1に設定する)と良いでしょう。しかし、アニメーション画像などのより豊かな要素を含めたい場合は、低く設定する(0.7など)と良いでしょう。 4. Round animals, balloon shape body ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/178722/round-animals-balloon-shape-body-concept モデルの説明:このloraを使って動物をふくよかな風船のような姿に変えることができます。自体も0.6-1.0の重みでうまく機能します。cgやリアルチェックポイントとも相性が良く、四足動物、二足歩行の動物にはあまり適しません。 以下は、日本語への翻訳です:
Round animals High-Quality Stable Diffusion Models

テクスチュア反転

1.PlanIt!ドキュメンテーション

ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/4775/planit-a-documentation-embedding

モデルの説明:取扱説明書のスタイル。

役立つキーワード:

  • 科学図表
  • 科学イラスト
  • 概念レンダリング
  • 建築図面
  • 技術図解
  • 特許図

役に立たない要素:

セピア、ヴィンテージ - 現代的な見た目にするため

キャラクター、人物、女性、男性 - 人物を減らす

グリッド、粒子、ビネット - 目指している見た目に応じて

PlanIt!ドキュメンテーション ハイクオリティステーブルディフュージョンモデル

2.SD 2.x用ダブル露光

ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/2386/double-exposure-for-sd-2x

モデルの説明:これはSD 2.x用のダブル露光埋め込みです。

それは、v2.1 768 ema prunedモデルを使用して、人物の768px画像に対して様々な背景とレイヤリングされたものです。オブジェクトや動物を扱うこともできることが示されています。

  1. ファイルをAutomatic1111の埋め込みフォルダに配置します。
  2. 指示プロンプトでdblxを入力してエフェクトをトリガーします。
SD 2.x用ダブル露光 ハイクオリティステーブルディフュージョンモデル

3.ヴィクトリア・ジャスティス

ダウンロードリンク:https://civitai.com/models/171405/victoria-justice

モデルの説明:この埋め込みは、ベースSD1.5で30枚の画像で合計300ステップで調整されたものです。トークンごとに16つのベクトル、学習率0.004、バッチサイズ6、グラデーションステップ5でトレーニングされました。

ヴィクトリア・ジャスティス ハイクオリティステーブルディフュージョンモデル

その他の便利なツール

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詳細を知るには:

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