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[SDXL] Semi-closed eyes / 細目

116
991
45
35
Updated: Nov 12, 2024
concepteyesfacelora
Verified:
SafeTensor
Type
LoRA
Stats
618
41
Reviews
Published
Nov 12, 2024
Base Model
Pony
Hash
AutoV2
DCB41AD132

(日本語説明は後半にあります)

The popular "Hotaru's LoRA series" (for SD1) is now available for SDXL! More will be released gradually on CivitAI (already available on HuggingFace).

Reproduces semi-closed (thin) eyes.

2 types are available. To download each types, switch version tabs ↑ above.

  • Type 1 : Slanted up eyelids and eyelashes

  • Type 2 : Slanted down eyelids and eyelashes

This LoRA is compatible with Pony / Animagine / Illustrious based checkpoints, but Pony based checkpoints will make better results. Some checkpoints may have less compatibility.

This LoRA is suitable for 2D-2.5D illustrations only and not suitable for photorealistic checkpoints. My "Breed" series checkpoints will make good outputs. Sample images are generated with "Breed" series listed on "Suggested Resources" section.

SD1 version is also available.

Usage

It works by simply enabling LoRA. No extra prompts are necessary.

Narrowness of eyes can be controlled by LoRA weight to some extent (approx. 1.0 - 1.5).


More various other SD1/SDXL LoRA's and checkpoints are available on my HuggingFace repository or CivitAI models list. Please check it out.

CAUTION : Some sample images' prompt is using NegPiP extension for minus weight.


SD1でご好評いただいていた十条蛍のLoRAシリーズが、SDXL対応になって再登場します。HuggingFaceで先行公開中ですが、CivitAIにも順次掲載していきます。

目を細めた状態にします。

眼の形状別に2種類用意しています。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。

  • Type 1 : 睫毛・目尻が直線に近い形状(吊り目型)

  • Type 2 : 睫毛・目尻が曲線を描く形状(タレ目型)

Pony系・Animagine系・Illustrious系のデータモデルに対応していますが、Pony系での使用においてもっとも高い効果を発揮します。一部のデータモデルでは、うまく再現されないことがあります。

2D・2.5Dイラスト系のデータモデル用で、実写系には不向きです。拙作データモデル「Breedシリーズ」と組み合わせると、高い効果を発揮します。サンプル画像もBreedシリーズ("Suggested Resources"セクションに掲載)で生成されています。

SD1バージョンも公開しています。

使い方

LoRAを有効にするだけで発動します。

目の細さはLoRA適用強度である程度調整(1.0~1.5程度)することができます。


他にもさまざまなSD1/SDXL用LoRAおよびデータモデルを公開していますので、HuggingFaceリポジトリまたはCivitAIの配布モデルリストをご覧ください。

掲載しているサンプル画像のプロンプトの一部では、NegPiP拡張機能を使ったマイナス強度指定を使用しています。