絵柄が安定＆プロンプトの効きが良いillustrious/noobAI系モデルを探す

　illustriousとnoobが出てから少し時間がたったことで、マージモデルや派生モデルが数多く発表されています。

　以前と比べると、モデルの性能が上がって「どのモデルでも一定レベルのイラストを生成できるようになった」ことや、絵柄LORA作成の研究が進んて自分好みの絵柄LORAを手軽に作成できるようになったことで、好みの絵柄はモデルではなくLORAで対応することができるようになってきました。

　そのため、以前ほどモデルに拘る必要性は減ってきてはいますが、それでも細かい部分でもプロンプトの効き具合、同じプロンプトでの表現の違い、絵柄の変化などは生じます。

　今回は、civitaiで人気があるモデルを中心に、気になったモデルをまとめてチェックして、個人的なお勧めを紹介していこうと思います。

　自分のモデル判断基準は以下のとおり。

・プロンプトどおりの絵が出やすい＝プロンプト応答性が良い
　言葉通りです。絵柄重視のモデルだと、こまかいプロンプトへの反応が悪いケースがあります。

・対応しているプロンプトが多い
　学習している単語が多いか少ないかです。
　例えば「ハートが浮かんだ黒目」とプロンプトを打った場合、多くのモデルは瞳にハートが浮かびますが、モデルによっては、まったく効果が出ない、もしくは極希にしか出ない場合があります。

・人体構造が破綻しない
　リアスヌーブはプロンプトの書き方で人体構造の破綻＝あり得ない方向に手足が曲がる、手足の本数や長さがおかしい、手足が溶ける…といったこと　が少ないのですが、それでもある程度は発生します。
　一部のマージモデルは、オリジナルよりも明らかに破綻率が高くなっている場合があります。

・LORAの効きが良い
　モデル自体の絵柄保持力が強かったり学習強度が強めだと、LORAが効かない・イラストがガビガビになりやすいことがあります。
　LORAをあまり使わない場合は問題ないですが、自分は絵柄LORAを複数併用するのが当たり前なので、LORAとの相性が良さは必須事項です。

・固有名詞タグは考慮しない
　リアスヌーブ系はモデルによってアーティスト名やキャラ名のタグの効き具合が変わる…ような気がします（あまり使わないので良く分からない）。
　が、自分はあまり固有名詞タグ使わないので今回は試していません。
　ここを重視する場合は、適当に固有名詞タグ並べてXYZプロットで出力テストするといいと思います。

　ちなみに、現在主に使っているのは下記モデル。
・Illustrious XL personal merge v3.0
・Illustrious-XL SmoothFT SPO

　上記以外にも匿名記事版（5ch・ふたば）のAIコミュニティで時限公開されているモデルもよく使っています。
　コミュニティのモデルはクオリティが高いモノが多いので、気になる方はこまめにチェックすることをお勧めします。

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　今回試したモデルは下記となります。
　ワイルドカードでランダム作成したイラストをseedを揃えて20枚ほど出力して、それぞれのクオリティや違いをチェックしました。

　集めるときにデータを整理してなかったので名称は通称で。正式名称とURLは載せてません。civitaiでバージョン名を除いた下記名称で検索すれば出てくるのは確認しました。

noobmerge v07A
ntrMIX IllustriousXL xiii
waiSHUFFLENOOB vPred01
coco Illustrious Noobai v56
fnMix NoobXL v15
ikastrious NoobaiXL v92
konpaevoMix Noobai EPS v11
noobaiXLvPred Mmmmix v30
noobieater v30
nooblyAI v2
pornmasterAnime Illustrious / noob noobxl V3 VAE
IllustriousModel IllusobXl vpred065s-V1.65s
noobreal v21
noob V PencilXL v051
hikari Noob VPred 1.0.1
illustrious BlackMagic v2.7-CLEAN
stableNoobai vpred V0.65S Iter
susamix4 Noobai v4_Noobaixl_VPred075s

お気に入りモデル

KonpaEvo v1.1
　今回試した中ではいちばんのお気に入り。
　絵の味付けはちょっと強めで、さっぱり系と比べると情報量が多くて飽きにくい印象です。
　通常「絵柄を強く学習すると、その分プロンプト応答性や構図が足りなくなりがち」なのですが、このモデルは構図や応答性の低下があまり見られませんでした。

　学習がちょっと強めなのか、下の二つやPersonalMergeと比べると希にガビることがありました。通常運用ではほぼ問題にならないレベルですが、LORAを多用する場合は問題が出やすいかもしれません。

NoobMerge v0.7-A
　KonpaEvoと比べると薄味ですが、それでも必要十分な書込量です。PersonalMergeと似てるかも。一長一短なので比べたうえで使い分けるとよいかと思います。

WAI-SHUFFLE-NOOB
　NoobMerge同様のフラットな塗りではあるけども、あちらよりは描き込んでいる感じ。
　ただしその分ガビる天井が低い。
　ここで紹介している3モデルのガビりやすさを比べると
WAI > Konpa < Merge の順。
　ついでに構図の応答性やダイナミズムは
Konpa > WAI > Merge　でしょうか…なんとなくですけどｗ

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　以下、上記３つ以外のモデルで気になったモノを簡単に寸評しています。
　メンバー向けの小ネタなので単独購入はお勧めしません。
　気になる方はメンバーシップに加入して頂けると嬉しいです。