【随時更新】画像生成AIの主要な学習済モデルの配布先リンクまとめ WD,インスタ,f222など

Stable Diffusion系列のファインチューニングモデル（.ckpt）ファイルのダウンロードリンク一覧と、ぞれぞれのモデルの概要をサンプル画像付きでまとめました。有名どころのモデルファイルはだいたい網羅しております。

階層別マージモデルも含めWaifu Diffusion・Abyss・7th layer・chillout mixなど最新のものを掲載しています。

基本的に日本語圏で需要の多いモデルに絞って紹介しています。

ここで紹介しているモデルをマージ（モデル混合・配合）をするやり方はこちらを参照してください。。

webUI(1111版）でモデルをマージする方法とおすすめの配合比率を解説

Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)でCheckpoint Mergerを使いモデル混合・配合を行う方法と、おすすめの混ぜる割合（配合比率）について画像付きで丁寧に解説します。 より複雑な層別マージの方...

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階層別マージについてはこちら。

U-Net階層別マージでモデルを混ぜる方法と各階層の画像への影響を解説（WebUI 1111用）

どこよりも丁寧に画像付きで解説。Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111)の拡張機能タブ（Extension）から「Merge Block Weighted GUI」を用いて、各種設定項目の意味と設定方法、...

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チェック！！

数十記事ある本サイトのAI関連記事を体系的にまとめました。

目的別にどれから見れば良いのかわかります！！

AI記事索引ページはコチラ

まとめの見方【凡例】

バージョン

需要高いものだけ厳選してます。

モデルの過去バージョンはアコーディオンブロック(タップすると展開するやつ)に格納して、サイト全体のスクロール量を減らしてます。

解説や学習設定、所感などを解説。

トレント用マグネットリンク：	
magnet:?xt=urn:btih:～～～（トレントリンクがある場合）

huggingface🤗公式：
公式リポジトリのページ（ある場合）
なおcivitai.comはサーバーが不安定だったり、運営がモデルを消したりするので、huggingface🤗でもダウンロードできる場合はhuggingface🤗のリンクを優先的に載せます

SHA256をわざわざ書く理由は以下のページの通りです。

【解説】SHA256ハッシュ値とは？ 何故ファイル配布場所に書いてあるのか

ソフトウェアやモデルなど大容量ファイルによく併記されているSHA256ハッシュというものの役割を、チェクサムという実例を交えつつ簡単に解説していきます。 また、7zipでハッシュ値を求めファイル整合性を確かめる方法も解説しています。 この記...

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なお、safetensors形式とckptどちらもあるモデルは、safetensorsのみ紹介します。

safetensorsの具体的利点はコチラをご覧ください。

AIモデルのsafetensors形式とは何者か？ckptと比較しつつ解説する

HuggingFaceが主導するsafetensors形式のファイルは、従来のckpt形式のファイルと比べてどのような利点があるのか、なぜ安全になるのかをわかりやすく解説します。 また、ckptファイルの危険性についても詳しく解説しています...

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それではまとめをご覧ください。

主に最新スレとディスコードで話題に上がる程度の需要があるものに限って紹介しています。

不足等あればご容赦願います。

また、一度紹介したものは陳腐化したとしても記載し続けます。（アコーディオンブロック内に格納はして、タップしないと詳細が見れないようにしますが）

Stable Diffusion （.ckptのダウンロード先と解説）

解説不要。本家本元。

ここで紹介しているモデルは全てここの派生と考えて良いでしょう。

v2.1 アップデートが早すぎる

変更点などを合わせて解説しているコチラの記事を参照してください。

Stable Diffusion v2.1の主な改善点と.ckptファイルのダウンロード＆使用方法を解説

SD v2.0のリリースの僅か10日あまりで、v2.0の改善版「SD v2.1」かリリースされました。SDv2.1の主な改善点とsd-v2.1.ckpt（モデルファイル）のダウンロード＆webUI(1111版)での使用方法を画像付きで丁寧に...

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WebUI(1111版)での使用方法やどれをダウンロードすればよいか解説しています。

v2.0 768×768が基準に?!

従来のモデルからの変更点等が非常に多いため別の記事にまとめました。

Stable Diffusion v2.0はSD v1.xと何が違うのか？改善点と.ckptファイルのダウンロード＆使用方法を解説

2022年11月末にリリースされたSDv2（sd v2.0）は、SDv1.xからどのような改善がされたのか、5種類のうちどのモデルを使えばいいのか、sd-v2.0.ckpt（モデルファイル）のダウンロード＆webUI(1111版)での使用方...

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WebUI(1111版)での使用方法やどれをダウンロードすればよいか解説しています。

トレント用マグネットリンク：(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:2daef5b5f63a16a9af9169a529b1a773fc452637&dn=v1-5-pruned-emaonly.ckpt&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2f9.rarbg.com%3a281 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr =http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr =udp%3a%2f%2fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3a1738%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker2.dler.org%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker1.bt.moack.co.kr%3a80 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.zemoj.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.theoks.net%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.publictracker.xyz%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.monitorit4.me%3a6969%2fannounce&tr= udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.lelux.fi%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp% 3a%2f%2ftracker.army%3a6969%2fannounce

huggingface🤗公式：

runwayml/stable-diffusion-v1-5 at main
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huggingface.co

トレント用マグネットリンク：(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:3A4A612D75ED088EA542ACAC52F9F45987488D1C&tr=udp://tracker.opentrackr.org:1337

huggingface🤗公式：

CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original at main
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Waifu Diffusion（.ckptのダウンロード先と解説）

略称はWD。

NovelAIモデルと比べてリークでないという点ではクリーンですが、WDもDanbooru(通称：段ボール）を学習に使っているので気にする人はご注意ください。

WD v1.5(safetensors リリース)

ベータ版2目が公開されました。

WDv1.5 beta2の公式作例がこちらにあります。

SD v2系統がベースのためyamlファイルも必要です。

VAEはWD v1.4の「kl-f8-anime2.ckpt」と共通です。

huggingface🤗公式：
モデルファイル(ベータ版2)

checkpoints/wd-1-5-beta2-fp16.safetensors · waifu-diffusion/wd-1-5-beta2 at main
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yamlファイル

checkpoints/wd-1-5-beta2-fp16.yaml · waifu-diffusion/wd-1-5-beta2 at main
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過去バージョンはこちら（タップして開く）

WDv1.4(ckptファイルのダウンロード先)

2023年元日朝にリリース。お年玉☆

無事1epoch学習させ終えた最新のWDモデル。
→2epoch目を追加。

※同名のyamlファイルをモデルと同じフォルダ内に設置してください。

この場合「wd-1-4-anime_e1.yaml」をwd-1-4-anime_e1.ckptと同じフォルダに入れます。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ダンボールのタグで制御はできるようになってきましたね。

顔が西洋っぽいけど。

後述する様々なモデルのほうが使いやすいです。

wd-1-4-anime_e1.ckpt
SHA256：（なぜSHA256を書くのかコチラで解説）e8f4b2225b8ac6464e9d13d25b708349b1ca340c92dfc3575e8d5ef18f689457

wd-1-4-anime_e2.ckpt ←ymalファイルはe1のを流用しましょう。
SHA256：（なぜSHA256を書くのかコチラで解説）
c76e0962bc60ccdc18e0dce387635b472b5a19038d637216030acbbe6eda2713

wd-1-4-anime_e1.yaml

huggingface🤗公式：
ckptファイル(e1)

wd-1-4-anime_e1.ckpt · hakurei/waifu-diffusion-v1-4 at main
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ckptファイル(e2)

wd-1-4-anime_e2.ckpt · hakurei/waifu-diffusion-v1-4 at main
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yamlファイル

hakurei/waifu-diffusion-v1-4 at main
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WD v1.35

2022年12月14日10時半ごろに！遂に！！
WD新作がｷﾀ━━━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━━━ !!!!!

名前こそv1.4感ありますが、中身はv1.35相当です。

wd-1-3-penultimate-ucg-cont.ckpt:
SHA256 efee5ef4ce99e980bd10ed9bbb042ede5f71ed4f5ae7f06c48285a47b4ed6427

wd-1-4-float32-booru-110k.ckpt:
SHA256 2b81ce75ade7e5f27dae3e0159d384193f2a42e3023720bf398b917b4aee7ce3

「wd-1-4-float32-booru-110k.ckpt」を使いましょう。

VAEに関しては「wd-1-4-float32-booru-110k.ckpt」をwebUI(1111)のVAEフォルダにコピペして、拡張子を「.ckpt→.vae.pt」にリネームすると使えます。

huggingface🤗公式：

models/wd-1-4-float32-booru-110k.ckpt · hakurei/waifu-diffusion-v1-4 at 9fa4a42a9c4a0948472fa909e6c1a39be0dda699
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WD v1.3

略称はWD1.3。他のバージョンもそのように。

10 エポック,600,000枚の高解像度なDanbooruに掲載された画像を用いてトレーニングを行ったモデルです。

絵柄がNAIよりふんわりした輪郭になりやすいです。

wd-v1-3-float16.ckpt [84692140]:
SHA256 4afab9126057859b34d13d6207d90221d0b017b7580469ea70cee37757a29edd

wd-v1-3-float32.ckpt [4470c325]:
SHA256 9dade8262 ​​03c7ee369881b5dc20d34298fa644c1f137568e09fbc4b9a0d3e817

wd-v1-3-full.ckpt [e1de58a9]:
SHA256 23ba8d0411c211d3d14903d46613bc088924e1453ed1c6428ce86bde54a37d27

wd-v1-3-full-opt.ckpt [3e1a125f]:
SHA256 10912b9a6d773ea7c299c0563d10538ada04ade81837362b6c0c67be4df937c1

huggingface🤗公式：

hakurei/waifu-diffusion-v1-3 · Hugging Face
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v1.2以下は省略します。

Animelike(ファイルダウンロード先)

アニメ風な塗り方のイラストが生成しやすいモデルです。サンプルは2Dです。

プロンプトが効きにくいのと、あからさまなリコリコ感。

image2imageで弱めに適用して画風をかける感じに使うのが良さそうですね。

元画像

ノイズ除去0.6でanimelike2dでi2iした後

ただ目元がなぁ…

2.5Dなどのバリエーションがいくつか存在します。

huggingface🤗：

animelike25D_animelike25DV11Pruned.safetensors · stb/animelike2d at main
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Elysium Anime(.ckptのダウンロード先と解説)

ダウンロード・解説を見る（クリックして開く）

ダンボールタグによる指示が有効で、元素法典的な美しい絵が出力できるモデルです。

ネガティブプロンプトに
lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
を入れることが推奨されています。

Elysium_V1.ckpt（実写用・汎用モデル）

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

モデルからして西洋になるのは正常です。

手もそこそこ行ける感じ。

Elysium_V1.ckpt
SHA256:（なぜSHA256を書くのかコチラで解説）
abbb28cb5e70d3e0a635f241b8d61cefe42eb8f1be91fd1168bc3e52b0f09ae4

huggingface🤗公式：

Elysium_V1.ckpt · hesw23168/SD-Elysium-Model at main
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SD_Elysium_Kuro_Model

Anything 4.0, WD 1.4などとマージした上でファインチューニングを行ったアニメ用モデルです。

WDの「kl-f8-anime2」というVAEファイルを内包しているため、別途VAEファイルを使用する必要がありません。

Elysium_Kuro_Anime_V1.safetensors
SHA256:（なぜSHA256を書くのかコチラで解説）
219cd98caf78089870bf7594fa2a6c14ed928bba9cbb829972040881c3dc480b

huggingface🤗公式：

Elysium_Kuro_Anime_V1.safetensors · hesw23168/SD_Elysium_Kuro_Model at main
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Elysium_Anime_V3（アニメ用追加学習モデル）

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ネガティブプロンプトの(nsfw:1.2)を1.4に変えてもなおNSFWだったので、規制。

プロンプトを大幅変更するよりは黒塗りで出したほうがいいかなと。

せっかくなので制作者さんの推奨通りにして、ネガティブプロンプトを以下に変更してみると次のように。
lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

全体的によりはっきりした輪郭と若干の立体感が得られました。

Elysium_V1.ckptをアニメ系イラストで追加学習させたモデルです。

これは第3弾。

V3からは拡張子がElysium_Anime_V3.ckptでなく「.safetensors」になりましたが、そのまま従来のモデル同様に読み込ませて使えます。

悪意あるコードの含まれたckptでウイルス感染、というリスクを減らせるファイル形式だそうです。

Elysium_Anime_V3.safetensors
SHA256（なぜSHA256を書くのかコチラで解説）
50265e48dfa0b53c6fa242e66c10106c85d1d68f1f188109475f6b70043d5497

huggingface🤗公式：

Elysium_Anime_V3.safetensors · hesw23168/SD-Elysium-Model at main
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Anythingシリーズのモデル

Anything v5(safetensorsダウンロード先)

公式はAny v4,v4.5の存在を否定しています。

また、v3とアップした人が違うようですが、Any v3のHuggingFace🤗へのアップロードは代理の人が行ったそうです。

したがって、Anyrhingシリーズの正当な後継モデルといえます。
（コメントに虚偽がないと仮定した場合）

CivitAI公式：

万象熔炉 | Anything XL - XL | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
下载模型之前，请仔细查看模型介绍 Please review the model introduction carefully before downloading the model モデルをダウンロードする前に、モデル紹介をよく見てくだ...
civitai.com

出自に謎が多いため、念のため、セキュリティ重視のsafetensors版のみをリンクしておきます。

AIモデルのsafetensors形式とは何者か？ckptと比較しつつ解説する

HuggingFaceが主導するsafetensors形式のファイルは、従来のckpt形式のファイルと比べてどのような利点があるのか、なぜ安全になるのかをわかりやすく解説します。 また、ckptファイルの危険性についても詳しく解説しています...

economylife.net

過去バージョンのモデル（タップして開く）

Anything v4.5(safetensorsダウンロード先)

Anything v4の後継のようですが、詳細は不明です。解説もありませんでした。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

Anythingらしさが少し和らいでる？ふんわりしている絵柄いいですね。

any-v4.5-pruned.safetensors
SHA256（なぜSHA256を書くのかコチラで解説）
6e430eb51421ce5bf18f04e2dbe90b2cad437311948be4ef8c33658a73c86b2a

huggingface🤗公式：

404 – Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
huggingface.co

Anything v4（fp16,fp32のckpt・safetensorsダウンロード先と解説）

Anything の最新バージョンを謳うこのモデルは、Anything v3の発祥と思しき中華側ではなく、Huggingface🤗に突如として現れました。

作者が従来のAnything v3などを制作した人物と同一かはわかっていません。

モデルの特徴として、わずかなプロンプトで緻密な二次元イラストが生成でき、danbooru タグが有効ということが挙げられます。

また、過学習気味の絵柄だったv3よりも自然な画風で、ポーズなどが制御しやすいです。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

v4とv4.5は甲乙つけがたいですね。

anything-v4.0-pruned.safetensors
SHA256（なぜSHA256を書くのかコチラで解説）
69528490df7c34087ae45cd2b36bc8ca6ce88c51a36392f47608a51c6ff4a7c7

huggingface🤗公式：

404 – Hugging Face
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Anything v3.0（.ckptのダウンロード先と解説）

出自や学習設定、学習元画像・学習元モデルなど全て不明。

なぜか配布方法によりモデルハッシュ値が異なり、6種類とも18種類とも言われる様々なバリエーションがあるとされている。

そのため、
この画像いいじゃんモデル何？→Anything v3だよ→同じプロンプトでも再現できん……
という事態になります。
（というか本スレで既にそういう事態が発生している）

一時はNAIが再度リークされたとの噂もありました。

有志の調査でおそらく中華圏でNAIモデルをファインチューニングしてできたモデルで、手指の出力が改善が目的のモデルだと推察されています。

リークと確定しているNAIモデルを使うよりは僅かながら伸び伸びと使えますね？！

ウイルスが含まれるという噂もありましたが、セキュリティソフトの誤検知だった模様。
（ただしトレントでダウンロードする時点で自分でもセキュリティチェックをするのは習慣にしましょう。）

NAI等と比較考察記事（ビリビリ）：https://www.bilibili.com/read/cv19603218

過学習気味でDBなどファインチューニングには不向きです。

Anything v3.0-fp16 [38c1ebe3]

Anything v3.0-fp32[1a7df6b8]

Anything v3.0-full-ema[6569e224]

トレント用マグネットリンク：(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
fp16:
magnet:?xt=urn:btih:45cd353ac4fa87098db5e3a6a349539710a3a1f5&dn=Anything-V3.0-fp16.zip&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2f9.rarbg.com%3a2810281 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr=http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3a1738%2fannounce&tr =udp%3a%2f%2ftracker1.bt.moack.co.kr%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.zerobytes.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com %3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.theoks.net%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.swateam.org.uk%3a2710%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.publictracker.xyz%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.monitorit4.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr= udp%3a%2f%2ftracker.encrypted-data.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.army%3a6969%2fannounce&tr=udp% 3a%2f%2ftracker.altrosky.nl%3a6969%2fannounce

fp32:
magnet:?xt=urn:btih:d9db662ab5ace77004b3348c23c9381380c27156&dn=Anything-V3.0-fp32.zip&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2f9.rarbg.com%3arbg.com%3a2810 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr=http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3a1738%2fannounce&tr =udp%3a%2f%2ftracker1.bt.moack.co.kr%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.zerobytes.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com %3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.theoks.net%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.swateam.org.uk%3a2710%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.publictracker.xyz%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.monitorit4.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr= udp%3a%2f%2ftracker.encrypted-data.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.army%3a6969%2fannounce&tr=udp% 3a%2f%2ftracker.altrosky.nl%3a6969%2fannounce

full-ema:
magnet:?xt=urn:btih:80460036625fb61dce4bc6e7dab744744309a2a0&dn=Anything-V3.0-fullema.zip&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%209.rarbg.com%3a281 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr=http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3a1738%2fannounce&tr =udp%3a%2f%2ftracker1.bt.moack.co.kr%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.zerobytes.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com %3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.theoks.net%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.swateam.org.uk%3a2710%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.publictracker.xyz%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.monitorit4.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr= udp%3a%2f%2ftracker.encrypted-data.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.army%3a6969%2fannounce&tr=udp% 3a%2f%2ftracker.altrosky.nl%3a6969%2fannounce

Anything v3.0に用いる.vae.ptファイルは、NAIに用いていたのをそのまま流用すればOKです。

なお.vae.ptが無いと色味が薄くなります。

Anything v3 VAE不要版(VAE埋め込み済みバージョンのckpt)

vaeを忘れるユーザーが後を経たないこともあり、vae埋め込みバージョンがリリースされました。

従来よりより高品質なvaeを使用しています。

any-v3-fp32-better-vae.ckpt
SHA256: 4e232c5e8a9ebecdca58dcb8623b3817458ed3fb1949d28879dac5182d1d4f8b

any-v3-fp32-better-vae.safetensors
SHA256: 308884898741f81f4dbe32a7806a26c28b594d8ea21310fbed5c5dcecff6aa32

huggingface🤗公式：

404 – Hugging Face
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ACertainty(DB素体用モデル .ckptファイルダウンロード先)

DBでチューニングを行う際に、その元となるモデルとして設計されたモデルです。

dreambooth用にSD v1.4をファインチューニングして作られました。

Anything v3 が過学習気味でファイルチューニングには向いていないという考えから制作されました。

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ACertainty.ckpt · JosephusCheung/ACertainty at main
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ACertainThing

上記のACertainty.ckpt同様にAnything v3が過学習で制御にしくいという欠点を解決するためのモデルです。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

モデル説明とは裏腹に微妙に過学習感がある絵柄です。。。

ACertainty.ckptがDreamBoothの元となるためだけのものであるのに対して、
ACertainThing.ckptはモデルをそのまま使用して画像生成するために設計されています。

huggingface🤗公式：

ACertainThing.ckpt · JosephusCheung/ACertainThing at main
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AnyLoRA

画風とキャラ再現用のLora作成に特化したモデルです。

従来のスタンダード＝NAIよりもかなり良い学習成果が出るそうです。

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AnyLoRA_noVae_fp16.safetensors · Lykon/AnyLoRA at main
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Counterfeit-V2.5

データセットやトレーニング方法などは不明ですが、ネガティブプロンプト入力量を大幅に短縮できるモデルです。

高品質な二次元イラストを生成できます。

EasyNegative, extra fingers,fewer fingers,  

基本上記3つだけをネガティブプロンプトに入れます。

なおvaeも用意されています。

BPModel .ckptダウンロードリンク

上記のACertaintyを元に768〜1024pxの解像度の画像(高品質アニメ画像5000枚)でトレーニングしました。

ここのは、1024px四方の画像を10エポックトレーニングしたものを載せておきます。

VAE付きと、そうでない2種類があります。
(bp_1024_e10_ema.ckptもありますが、これはこのモデルを更にファインチューニングする場合にのみ用いるモデルです)

「with_vae」でないものを使う際は、自身で用意したvaeを適用してください。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ここではwith VAEモデルで出力します。

低レベル＆絵柄が過学習みある。

また、このモデルのパフォーマンスを向上させるために、クリップスキップ2を使用することを強くお勧めしています。また、Highres. fixを使用するときに複雑な詳細を追加するAUTOMATIC111111/stable-diffusion-webuiの設定で「Upscale latent space image when doing hires. fix」をオンにすることもお勧めします。

huggingface🤗公式：

Crosstyan/BPModel at main
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Protogen （ckptファイルのダンロードと解説）

ダウンロード先・解説・実例を見る（クリックして開く）

お問い合わせより、Protogenモデル商用利用不可じゃね⁈ってご指摘があったのでライセンスを調べました。

Protogenシリーズは「creativeml-openrail-m」というライセンスでした。

CreativeML Open RAIL-M ライセンスざっくり意訳 - Qiita

画像生成界隈でStable Diffusionが話題ですねご多分に漏れず自分もなにかしようかなと思ったのですが、それにつけても気になるのはライセンス。巷の噂ではCreativeML Open RA…

qiita.com

詳細はヤフーニュースの解説を引用した通りですが、要するに商用利用も可能です。

利用者に全責任を移譲するStable Diffusionのライセンス

StableDiffusionのライセンスは、CreativeML Open RAIL-M licenseである。これは、利用者が作成した画像についての責任は完全に利用者に委ねられ、それが引き起こす法的・民事的トラブルは利用者自身が処置することを強く求めるものだ。

また、人に危害を加えたり、倫理的に問題があったり、誤った情報を広めたりするために使うことは認められていない。

つまり、責任の主体をAIの開発者ではなく、AIの利用者に委ねるという、ある意味で当然なライセンス形態だ。

https://news.yahoo.co.jp/articles/785acf05a557dfbafe84c5bc95325c7b9405416c?page=2

お問い合わせのおかげでモデルのライセンスを調べるキッカケが生まれました。
今後も些細な点でも遠慮なくお問い合わせください！

Protogen_v2.2_Official_Release

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

アニメモデルみたいな絵を出すこともあれば、このように実写でもある。

よく分からないモデルです。

SD v1.5を元に大規模なデータセットでファインチューニングを行いました。

DreamBoothのトレーニング元のモデルとしても最適です。
僅かなステップ数で忠実な顔を生成できるようになります。

「modelshoot style」のプロンプトを使い、カメラで撮影しているような構図の画像を生成できます。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ということで、プロンプトの先頭にmodelshoot styleをつけてみたら以下のようになりました。

?????！！
このモデルは得意なのがアニメなのか実写なのか、どっちなんだい？！

Protogen_V2.2-pruned-fp16.safetensors
SHA256（なぜSHA256を書くのかコチラで解説）
b4d453442af7124bb12832a4450f4f120452f479c0212e0924d34cfbe580ba42

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Protogen_V2.2-pruned-fp16.safetensors · darkstorm2150/Protogen_v2.2_Official_Release at main
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civitai.com公式：

Protogen v2.2 (Anime) Official Release - Protogen v2.2 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
Research Model - How to Build Protogen By Downloading you agree to the CreativeML Open RAIL-M Running on Apple Silicon d...
civitai.com

SD_Photoreal_Merged_Models(El Zipang_testモデル)

リアルモデル。

Twitterの画像などを1000枚以上使用したマージモデル。

ネガティブプロンプトがほとんど必要ないという特徴があり、
low quality, worst quality, bad anatomy, bad proportions
程度で問題ありません。

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El Zipang_test1.3.safetensors · deadman44/SD_Photoreal_Merged_Models at main
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これ以降に紹介するモデルは基本的にモデルマージ（混合）が前提のものです。

マージ比率（通称：カクテル配合表）、マージのやり方はこちらを参照してください。

webUI(1111版）でモデルをマージする方法とおすすめの配合比率を解説

Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)でCheckpoint Mergerを使いモデル混合・配合を行う方法と、おすすめの混ぜる割合（配合比率）について画像付きで丁寧に解説します。 より複雑な層別マージの方...

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Trinart

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インスタグラムモデル（Cafe Unofficial Instagram TEST Model）

主に日本のインスタグラムのアカウント (コスプレ、モデル、および個人アカウントを混ぜて)構成されたInstagram画像でトレーニングされています。

モデルは、そのまま単体で用いるとリアルな Instagram 風の画像を作成できます。

Cafe Unofficial Instagram TEST Model v2

上記モデルのアプデ版。

今回は120万枚のインスタグラムの画像を使用。

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instagram-latest-plus-clip-v6e1_50000.safetensors · cafeai/cafe-instagram-sd-1-5-v6 at main
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トレント用マグネットリンク：(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:eb085b3e22310a338e6ea00172cb887c10c54cbc&dn=cafe-instagram-unofficial-test-epoch-9-140k-images-fp32.ckpt&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80&tr=udp%3A%2F %2Fopentor.org%3A2710&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.ccc.de%3A80&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.blackunicorn.xyz%3A6969&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.coppersurfer.tk%3A6969&tr=udp %3A%2F%2Ftracker.leechers-paradise.org%3A6969

gg1342_testrun1_pruned.ckpt [43076286] [2ccc3e58]

略称は「gg」。

280枚のNSFW画像(裸かつ1人の女性だけが写ったもの)+架空キャラの80枚のSFW（健全）画像でトレーニングされたテストモデルです。

トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:c95e266e15e13cf0e2d69b29338a89a94d736546&dn=gg1342_testrun1_pruned.ckpt&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2F9.rarbg.com%3A2810%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A6969%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A443%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.torrent.eu.org%3A451%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopen.stealth.si%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.tiny-vps.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fzecircle.xyz%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fyahor.ftp.sh%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3A1738%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fv2.iperson.xyz%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fuploads.gamecoast.net%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker2.dler.org%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker1.bt.moack.co.kr%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.theoks.net%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.tcp.exchange%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.swateam.org.uk%3A2710%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.publictracker.xyz%3A6969%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.bt4g.com%3A2095%2Fannounce

このモデルは別のモデルとマージすることが前提です。インスタモデルと違い単体使用はまずしません。

通常はfloat16版を使用します。

Gape（.ckptのダウンロード先と解説）

マージにより通常モザイクのかかるような部位の描写が向上します。

gape60 [25396b85]

danbooru, gelbooru, sankakuのとても大きなものをそこに入れた事後のような画像（婉曲表現）を使用しています。

60番目のエポック(120,000steps)のモデルです。

MEGAアップローダーリンク:

1.99 GB file on MEGA
mega.nz

トレント用マグネットリンク：(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:b892f6e7e6e287ca2ea59d2c575fdf5ae1f82d92&dn=gape60.ckpt&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2F9.rarbg.com%3A2810%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A6969%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopen.stealth.si%3A80%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A443%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.torrent.eu.org%3A451%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3A1738%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker2.dler.org%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker1.bt.moack.co.kr%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.zerobytes.xyz%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.zemoj.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.tiny-vps.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.theoks.net%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.swateam.org.uk%3A2710%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.publictracker.xyz%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.pomf.se%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.monitorit4.me%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.moeking.me%3A6969%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.bt4g.com%3A2095%2Fannounce

gape22 [d69e1a23]

22エポック目のモデルです。

sankakuとe621の画像を使用しています。

MEGAアップローダーリンク:

3.59 GB file on MEGA
mega.nz

トレント用マグネットリンク：(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:9d7aabfbac88940a0f93b076f3ce30bb4b06b7e8&dn=gape22_yiffy15.ckpt&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2F9.rarbg.com%3A2810%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A6969%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A6969%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A443%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.torrent.eu.org%3A451%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.tiny-vps.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.pomf.se%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fp4p.arenabg.com%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopen.stealth.si%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopen.demonii.com%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fmovies.zsw.ca%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fipv4.tracker.harry.lu%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fexplodie.org%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fexodus.desync.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fbt.oiyo.tk%3A6969%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Ftracker.nanoha.org%3A443%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Ftracker.lilithraws.org%3A443%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Ftr.burnabyhighstar.com%3A443%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.bt4g.com%3A2095%2Fannounce

Zeipher (.ckptファイルダウンロード先と簡単な解説)

解剖学的観点から身体を高皮質に出力できるモデルです。

主に女性の画像を学習元に利用したようです。

公式サイトはhttps://ai.zeipher.comでしたが閉鎖済みです。hugging🤗経由でダウンロードができます。

Zeipher f222

huggingface🤗：

acheong08/f222 at main
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トレント用マグネットリンク：(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:GR3IGMJDPJPW3B4WRT5B7SAN7CEBHWSZ&dn=f222&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%2Fannounce

Zeipher f111

huggingface🤗：

Reachout/F111 at main
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トレント用マグネットリンク：(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:PVTASWQ5GXC4NXGKAZU5LVXJZX3PR6R2&dn=r34_150k_epoch0.ckpt&xl=11142098457&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.pomf.se%3A80%2Fannounce

3DKX_1.0b(有志によるZeipherの後継 .ckpt & .safetensorダウンロード)

リアル系の身体描写用のモデルです。

z111,z222は公式リリースが既に中止されているため、後継は有志作成の派生版 3DKXモデルです。
(Zeipherモデルはトレントで今も入手できるけども)

ckpt,safetensorの2種類でリリースされていますが、おそらく同一のモデルです。

効果的なプロンプト使用法が記されているので、使い方の説明をよく読んで使用しましょう。
一部以下に翻訳した上で抜粋します。

3Dキャラクターにもっと「漫画」的な顔を描写したい場合は、「3d cartoon of」でプロンプトを開始し、古典的な3Dレンダリング的な描写が必要な場合は「a 3d render of」と冒頭に書きましょう。

推奨解像度が1152×768以上という高解像度向けモデルでもあります。

huggingface🤗：

3DKX_1.0b.safetensors · unvailai/3DKX_1.0b at main
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R34（.ckptのダウンロード先と解説）

初期バージョンでは「rule34.xxx. 」というサイトの画像150,000枚からトレーニングをしたとありますが、e4でもその設定なのかは分かりません・

r34_e4.ckpt [6e45cf2c]

おそらく4エポック目のモデルです。

MEGAアップローダーリンク:
https://mega.nz/file/yJgDUCzA#zOD2yeE6QLBqPEjEpIi2b4FWOlb64yVUveOd_eW6teI

トレント用マグネットリンク：(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:ed9f0e3f849d7119107ef4e072c6abeb129e1a51&dn=r34_e4.ckpt&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2f9.rarbg.com%3a2810%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a6969%2fannounce&tr=http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker2.dler.org%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fpublic.tracker.vraphim.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fp4p.arenabg.com%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.demonii.com%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fmovies.zsw.ca%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fipv4.tracker.harry.lu%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ffe.dealclub.de%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fexplodie.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fexodus.desync.com%3a6969%2fannounce

EVT（ピクシブ学習モデル.ckptダウンロード先）

学習元画像の大半はpixivAI crawlerを使用し、pixiv デイリー ランキングをから収集したもので、いくつかのNSFWアニメの画像も混ぜています。

Evt_V4_e10_ema（ckpt＆safetensorsダウンロード）

EVT_V3よりも大きなデータセットを用いて学習を行ったピクシブモデルです。

ACertaintyとのコサインの類似性(超ざっくり言うと、モデルがどれだけ似ているかの指標)は85%に達します。

huggingface🤗公式：

Evt_V4_e10_ema.safetensors · haor/Evt_V4-preview at main
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haor/Evt_V3 · Hugging Face
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haor/Evt_V2 · Hugging Face
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これ以降に紹介するモデルはモデルマージ（混合）されたものです。

いわば上のようなマージ用モデルを混ぜて完成されたモデルです。階層別マージによるモデルも含まれます。

マージ比率（通称：カクテル配合表）、マージのやり方はこちらを参照してください。

webUI(1111版）でモデルをマージする方法とおすすめの配合比率を解説

Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)でCheckpoint Mergerを使いモデル混合・配合を行う方法と、おすすめの混ぜる割合（配合比率）について画像付きで丁寧に解説します。 より複雑な層別マージの方...

economylife.net

U-Net階層別マージという、上記マージの発展版で制作されたモデルもあります。

U-Net階層別マージでモデルを混ぜる方法と各階層の画像への影響を解説（WebUI 1111用）

どこよりも丁寧に画像付きで解説。Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111)の拡張機能タブ（Extension）から「Merge Block Weighted GUI」を用いて、各種設定項目の意味と設定方法、...

economylife.net

OrangeMixs

マージによるモデルが色々整理されてレシピ込みでまとめられているリポジトリです。

AbyssOrangeMix v1

InstagramとF222を元に階層別マージを行ったモデルです。

モデルの選び方

ちなみに私のおすすめはAbyssOrangeMix_Nightです。

huggingface🤗公式：

WarriorMama777/OrangeMixs · Hugging Face
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AbyssOrangeMix2(v2) safetensorsモデルのダウンロードと解説

AbyssOrangeMix2は、高品質で非常にリアルなイラストを生成できるAIモデルです。

精巧かつ緻密なイラストを生成することが可能です。

Basil_Mixを元にしました。(バジルモデルについては下で解説してます。)

モデルの選び方

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ここでは、
AbyssOrangeMix2_hard.safetensors, AbyssOrangeMix2_nsfw.safetensors, AbyssOrangeMix2_sfw.safetensors
の比較をしてみます。

生成するのが全年齢対象絵のためnsfw系モデルたちの強みを活かしきれていませんが、、、

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AbyssOrangeMix3 ダウンロード先

AbyssOrangeMixシリーズのv3とv3.1がリリースされました。

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7th_Layer

同じく2ch発。

階層別マージによるモデルです。

階層別マージが沼すぎて、メイドインアビスの大穴、アビスになぞらえたニキに従い、深界7層を意味する「7th_Layer」と名付けられました。

同一のプロンプトで、以下のモデルにおける生成差異を比較してみました。

再検証XY Plot用モデル一覧

Abyss_7th_layer.ckpt,abyss_7th_layerG1.ckpt,7th_anime_v1.1.safetensors, 7th_anime_v2_A.safetensors, 7th_anime_v2_B.safetensors, 7th_anime_v2_C.safetensors, 7th_anime_v2_G.safetensors, 7th_anime_v3_A.safetensors, 7th_anime_v3_B.safetensors, 7th_anime_v3_C.safetensors

7thシリーズ 全モデルの出力画像比較（クリックして開く）

追記:7th_anime v3.1(test)が公開されました

一例として私の好みのBシリーズのハッシュ値を載せてます。

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v3までの配布ページ

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v3.1(test)配布ページ

syaimu/7th_test at main
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Basil_mix (ckptファイルダウンロード先&解説)

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

かなりが肌の質感などが美しい。

• リアル系の質感
• アジア系の人物の顔を描写
• ダンブールのタグを使用したプロンプトに対する応答性が高い

推奨事項は以下の3点。

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basil mix.ckpt · nuigurumi/basil_mix at main
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ChilloutMix(モデルダウンロード先&解説)

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

かなりが肌の質感などが美しく、顔も実にアジア。

• リアル系の質感
• アジア系の人物の顔を描写

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BARシリーズ-Beautiful Realistic Asians-（ダウンウンロード先&解説)

BARv5

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

かなりが肌の質感などが美しく、指も高品質。

顔も実にアジア

• リアル系の質感
• アジア系の人物の顔を描写

huggingface🤗：

BRAV5finalfp16.safetensors · BanKaiPls/AsianModel at main
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