ヤマネコ目線

大体独り言、たまに写真その他、レビュー等

SeaArt各種モデル比較

 先日、記事で紹介した画像生成AIを扱えるサービス、SeaArt、今回は各種モデルでどのような描写がされるのか試してみたので貼って見る。なお、詠唱内容は固定、お試しで日向ヒナタ / NARUTOのLoRAを使用する。LoRA強度0.7、サンプラーDPM++ 2M Karras、ClipSkip2、その他デフォルト値。解像度は512×768。1度の生成で4枚出てくるのでそれで見る。

*モデルによって推奨のサンプラーその他設定値があると思われるが、それは無視しているのであしからず。あくまで参考として。

 以前の記事↓

manuller416.hatenablog.com

AbyssOrangeMix

 通称ABO。全体的な雰囲気は掴んでいるが、体が崩れがちで服装や髪の色が安定しない。後述するモデルと比べると知名度は高いが黎明期のモデル、といった感じ。

Ageless

 同じく知っている人は知っているモデル。ABOよりは良い画が出てきているが、唐突に設定画風の画が出ている理由がよく分からないし、設定画風の画像では色が変わってしまっている。とはいえ手や体の構造などは比較的しっかりしている。

AnyLoRA

 出来のレベルは前2つとあまり変わり映えしない。学習元画像に戦闘中の顔の画像が多いのか、後述するモデルも同様だがなぜか顔がしかめっ面になりがち。スポーツっぽいポーズ多め。スポーツ系の場面が向いているのだろうか。服装の色が安定しない。

CetusMix

 これまでのモデルとは見違えるレベルで安定している。下手し、ちょっと修正すれば公式イラストと言われても信じそうなほど。怪訝な?表情は詠唱で別の表情を指定してやれば良いかも知れない。

CounterFeit

 これも有名なモデル。CetusMixほどでは無いが、先に挙げた3つよりは安定している印象。外れ過ぎていない。結構シャレた感じの画が出ているように思う。どのような画が出るかは詠唱や拡張機能にもよるが、シンプルな詠唱でこれが出ているのは学習元がそういう画風に寄っているのだろうか。

GhostMix

 イラストからリアル寄りまで幅広いモデル。当たり外れが激しいように思う。当たった時はなかなかそれっぽい。ただ髪の色がオレンジになったりとイマイチ安定しない。

MeinaMix

 画面構成が幅広い。キャラの再現度は及第点といったところか。プロポーションが4枚中2枚で崩れがちなのが気になる。

MeinaPastel

 Meina系の亜種でPastelという通りパステル系イラスト寄りのモデル。の筈だが何故かMeinaMixよりも断然クオリティが高い。何ゆえ・・・?「学習元がアニメ塗りの画像多めだからどちらかと言えばこういう塗りの方がうまく出る」、とかだろうか。逆に言えばこれまででイマイチと評したモデルも、使用するLoRAによっては化ける可能性があると思われる。

Protogen

 プロト+Generationの名の通り、昔のアニメ調を得意とするモデル。結果は惨憺たるものでまともっぽいのが1枚、あとは体が崩れがち。

ToonYou

 べたっとした塗りが得意なのかな、と思って試してみた。アメコミ?チックなベタな厚塗りが得意なモデル。結果はイマイチ。体の形状などはあまり崩れてはいない。ちょっと違った画風が欲しい時には良いかも知れない(好みかどうかはさておき)。

YesMix

 良いなと思った画像の使用モデルとして割と見かけるので試してみたが、条件や設定が悪いのかこれまで挙げた中でもあんまりな印象。体の崩れ方が酷く髪型、髪色、服装も安定しない。

その他

 AIコスプレイヤーで有名なChilloutMixも試してみたが流石に相性が悪すぎたのか、奇形ばかり生成されたのでここでは掲載しない。写真風になるかと思ったが詠唱に「イラスト」などを入れなかったにも関わらず、イラストに近い画風になった。ただし顔つきや服の質感などはリアルの人物寄り。

 同様にNARUTOの登場人物、春野サクラのLoRAでもテスト画像を作ってみたが、CetusMixとMeinaPastelの出来だけが図抜けてよかったので、アニメキャラの再現度高めの画像を生成させたいのならその2モデルを使用するのが良いと思われる。LoRAの作者やパラメータが違っても同じような結果になったので、おおよそ先に述べた2つのモデルが良い感じなのは違い無い。

 他方、再現度の高さは裏を返せば派生キャラ的な画像を見たい場合には向かない。複数のLoRAを組み合わせ、「~のキャラじゃないけど~っぽいキャラの画像が見てみたい」、という場合にはAgeless, AnyLoRA, CounterFeitあたりが良いのでは無いだろうか。

 あくまで今回のテスト条件下では、の話なので他の条件下ではまた結果が異なる可能性があることは留意されたい。