HotaruLabs

(日本語説明は後半にあります)

"HotaruLabs" series are experimental(intermediate) models, used to develop my "Breed" series checkpoints.

Many types are uploaded. To download each types, switch tabs ↑ above.

These models have special features :

• Include many originally trained LoRA's to adjust painting style (saturation, tone), eye shape, and quality (finely detailed pupils, finely detailed outlines, reducing grain noise etc).

• Highly detailed backgrounds.

• Tuned to work better with my LoRA's (eye shape, mouth shape, facial expressions).

• Support NSFW outputs.

More various other LoRA's are released on my CivitAI models list or HuggingFace repository. Please check it out.

Recommended output settings

• CFG Scale: 7 - 10

• Clip skip: 1 - 2

• Sampler : DPM++ 2M SDE Karras / DPM++ 3M SDE Karras

• Sampling steps: 30 - 50

• Resolution: mainly tested on 512x512, 800x600, 640x960 and 1024x768

• HiRes Fix: use SwinIR_4x, R-ESRGAN 4x+ or 4x-UltraSharp. with denoise strength 0.2-0.6.

• Negative embeddings: EasyNegative(v1), EasyNegativeV2, or SimpleNegative

• Negative prompt: bad face

• VAE : HotaruVAE is included(baked) in this model. No need to use external VAE by default, but you can change to another VAE by setting on WebUI.

• Tweaking details: Use HyperDetailer.

Recommended quality prompts (optional)

insanely detailed, absurdres, ultra-highres, ultra-detailed, best quality
BREAK
slender, kawaii, perfect symmetrical face, ultra cute girl, ultra cute face, ultra detailed eyes, ultra detailed hair, ultra cute, ultra beautiful
BREAK
(PUT YOUR PROMPTS HERE)

HotaruLabsシリーズは、公開中の「Breed」モデルシリーズを開発中の産物となる多数のモデルのうち、有用性がありそうなものを再調整してみたモデルです。

多数のバリエーションを公開しています。各タイプをダウンロードするには、ページ上部のバージョンタブを切り替えてください。

これらのシリーズの特徴として、作者が独自に学習させた多数のLoRAをマージすることで、画質・色味・陰影や眼の形などを調整したり、瞳の質感向上や粒子ノイズ低減、HiRes Fixの高品質化などを図っています。

また、私が公開しているLoRA（眼の形や口・表情など）の効果が出やすいように調整してあります。

推奨される出力設定や品質指定プロンプトなどは上記を参照してください。

HotaruVAEを焼き込み済みですので、VAEを別途用意する必要はありません。

ディティール調整にはHyperDetailerをおすすめします。

他にもさまざまなLoRAやデータモデルを公開していますので、CivitAIの配布モデルリストまたはHuggingFaceリポジトリをご覧ください。