Hinata v2

Hinata v2は、最大2K解像度の高解像度画像で学習した、PixAIのモデルHinataの改良版です。LoRA学習用のベースモデルとしても利用できます。

特徴

• 品質の向上 — 髪や瞳の描写がよりシャープに、細部まで美しく再現されます。

• 美的表現の強化 — 構図の柔軟性と多様性が増し、より自由な創作が可能になりました。

• 使いやすさの向上 — シンプルなタグでも、手軽に高品質な画像を生成できます。

• 高解像度学習 — 最大2K解像度の画像で学習しており、より精緻なアウトプットが得られます。

使用のヒント

「quality」タグの使用は、意図しないバイアスを引き起こす可能性があるため、非推奨です。

「Hinata」および「Hinata V2」では、リスケールCFGとシフト機能が使用できます。画像のアウトプットをより細かくコントロールできます:

• リスケールCFG（0.0～0.7） — 画像の露出や彩度を細かく調整可能です。数値を上げることで、白飛びや彩度過多の補正に役立ちます。

• シフト（1.5～10） — 生成画像のディテール量を調整できます。数値を高くすると細かさが増す一方で、鮮明さがやや失われることがあります。低く設定すると、すっきりとした印象で多様な表現が可能です。