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例　ksampler controlnet

SD15_hand_yolov9c 手の奇形対策に挑戦

多くの方々が、指の奇形で悩まされます。これが、z-image turbo、flux2、qwen-imageでもおこります。

AI美女の画風が、どんなにあたらしいmodelがでてもSD1.5の美しさ愛嬌のよさがあるため、なくなることはないと思っています。

LoRA: GoodHands-beta2.safetensors
- LoRA（Low-Rank Adaptation）は、ベースモデルに追加学習を重ねることで特定の表現を強化する技術です。
- GoodHands-beta2 は特に「手の形状」に焦点を当てて調整された LoRA であり、指の本数や関節の自然さを改善します。
- 通常の SD1.5 モデルでは発生しやすい「指の過剰生成」や「欠損」を軽減し、よりリアルで自然な手の描写を可能にします。
Embedding: bad-hands-5
- Embeddingは、生成時に追加される「学習済み特徴ベクトル」で、特定の欠点を抑制する役割を持ちます。
- bad-hands-5 は「手の描写にありがちな失敗例」を学習しており、生成時にそれらを避けるようモデルに働きかけます。
- ただし、Embedding を過剰に組み合わせると逆効果になる場合があるため、必要最小限に絞ることが推奨されます。
Face/Hand Detailing: UltralyticsDetectorProvider bbox/hand_yolov9c.pt
- Facedetilerは、生成後の画像に対して「顔や手の領域を検出し、再描画・修正する」工程を追加する仕組みです。
- UltralyticsDetectorProvider の hand_yolov9c.pt は YOLO 系の高精度物体検出モデルで、手の位置を正確に特定します。
- この検出結果をもとに、手の部分だけを再生成・補正することで、指の形状をより自然に整えられます。

これらを組み合わせることで、Stable Diffusion 1.5 における「指の奇形問題」を大幅に軽減し、自然でリアルな手の表現が可能になります。

1beauty with smile,(Zoom in on her face:1.3), looking at viewer,deep V-neck pink T-shirt,work coveralls of mechanic,one engine on the table,

一番描きたいものを明確化限定し、補助的に何を生成させたいかを絞ってシンプル化した方が、うまくいくかもしれません。

(Six fingers:1.2),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,embedding:bad-hands-5,

生成画像

微調整画像

あまり効果がないものの、一番の対策は、手の奇形を描かせないようにプロンプトを工夫するしかありません。

苦手なポーズとか分析して、うまいことSD1.5を使いこなしましょう。

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