SDXLモデル - sd

TITLE:SDXL

#contents

*概要 [#yb93c048]
-公開記事
--(2023/7/27) Stability AI Japan: [[SDXL 1.0 をリリースしました>https://ja.stability.ai/blog/sdxl10]]
--(2023/7/27) ASCII.jp：[[最新の画像生成AI「Stable Diffusion XL（SDXL）1.0」ついに公開　簡単に試す方法あります>https://ascii.jp/elem/000/004/147/4147167/]]

-SDXLはSD1.5系列の後継といっていいバージョン。
解像度増加や品質面は正当進化した一方、モデルの容量と必要となるグラボのメモリも増えている。
そのため、SD1.5系列でギリギリ画像生成ができたという程度のスペックの場合、そのままでは利用が難しいこともある
--それは一過性の問題であり、2026年には問題にはならなくなった。背景として、①グラボの進化やUIの進化でほぼ全グラボで運用可能、②さらに負荷の大きいモデル（SD3やFLUX.1）が登場して不満はそちらに向かった、③ChatGPTやGemini（Nanobanana）等の代替手段が普及したことで、大半のユーザーの不満はSDXLに向かなくなった。
//↑Q：わざわざ相反する情報で相殺するなら、現代の事情に合わせて「スペックの話題」を書かなくても（削除しても）いいんじゃない？A：当時の背景を簡潔に示すため、また、このページ内に残った「VRAM消費大きいよ」という形骸化した主張を相殺するために残しておきましょう。ある意味、SDXLで最も大きなトピックだったので「概要」に書くのは妥当という判断。

-1ファイルあたりおよそ7GBの大きなファイルとなるため、ストレージ容量についてもしっかりと確保しておきたい。
-利用するモデルによって、推奨プロンプトや記述順、推奨出力サイズなどが指定されているものもあるので、利用する際は付属の説明を軽くで構わないので読んでおこう。
--2026年、SDXL以外では解像度を気にすることなんてほぼないのだが、当時はSD1.5は512px面積限定であったのに対し、SDXLは解像度制限が大きく減ったものの、すぐに新しい解像度が定着しなかった背景がある。

**SD1.xとSDXLどちらがいいかな？（SD1.xユーザー向け） [#aeb924e6]
-以下のページに比較表があるよ。
→[[モデルについて#モデルシリーズはどれを選べばいいの？>モデルについて#j626a161]]

-ユーザー体験の期待値としてはSDXLの方がオススメではある。
しかし、SD1.xにも独特の魅力がある。
SD1.4リリース当時の「カオスさ」「ドキドキ感」はなくなった、SD1.5の時の絵柄が好きだった...と残念がる声もなくはない。
配布されているSD1.x向け派生モデル数はやたら多いので、バリエーションを楽しむ用途はある。
そこはお好みでどうぞ。

**SDXLのどのモデルがいいかな？ [#v40778bd]
どれを選ぶべきかについては好みもあるが、2025年7月現在
-特にオススメは
--Illustrious-XL
--NoobAI-XL（Illustrious-XLの派生モデル)。
-その他の候補として
--Animagine XL
--Pony Diffusion
-Illustrious-XLとAnimagine XLはどちらもプロンプトの記述方法がSD1.5に近く、ノウハウの流用が可能かつ、情報収集がしやすく初心者にも扱いやすい。
--後発の「Illustrious-XL」の方が学習範囲が広くバリエーションに富む。
-Pony Diffusionは記法が独特であり、使いこなすまでは大変
しかし使いこなせれば、生成の幅が広く豊富なパターンを楽しむ事ができる。特にケモ系はPony一強。
-なお、いずれも派生モデルも登場している。
特に「Illustrious-XL」、「Pony Diffusion」の2種類は派生モデルを使うのが一般的。
-慣れたらこのページに書かれているものだけでなくCivitaiなどで検索して自分好みのモデルを探すか、いっそ自身で学習してより使いやすくするといいだろう。
*特徴 [#r990d9be]
**基本スペック [#a9ca6a45]
-アーキテクチャ基本構造
--SD1を発展させたStabileDiffusionモデル
-拡散モデル
--[[U-Net]]
--ε-predモデルが主流だが、v-predモデルも一部存在し、両者に互換性なし
--パラメータ数2.6B（26億）
-TextEncoder
SD1.5にOpenCLIP Gを追加したデュアルCLIP構成
--構成
CLIP L （便宜上、TextEncoder１（TE1）と呼ばれる）
OpenCLIP G （便宜上、TextEncoder２（TE2）と呼ばれる）
--パラメータ数累計 = 約8.2億
TE1 = 694M（6.94億）
TE2 = 123M（1.23億）
-VAE
--SDXL専用VAE
-Refiner（オプション）
--最初期の学習済みモデルにおいて、生成した画像をさらに高画質化するモデル
--2024年1月以降に定番となっているモデル群（PonyやAnimagineなど）では不要となっており、説明は省略
-ベースモデルのスタイル系タグ適正
--得意分野・・・photorealistic, 3d
--可能・・・anime, illust, concept art, watercolor, oil painting
--不可・・・
-テキスト出力・・・不可。
-コンテンツフィルタ・・・なし。ただし、ベースモデルは未学習のため出力はできない
-固有機能・・・なし

*利用方法 [#le276787]
ローカル環境でSDXL系列モデルを扱うと言っても、モデルフォルダに入れるだけ。
SDXLモデル用のサブフォルダを作るのも良い。

**対応UI[#ui]
-[[Stable Diffusion web UI]]（A1&#49;&#49;1）
-[[forge UI>Forge]]
-[[Forge neo]]
-Comfy UI

[[Forge neo]]、Comfy UIがオススメ。
速度や省VRAM性に優れている。

#shadowheader(3,もっと詳しく)
-画像生成なら8GB以上、学習もしたいなら12GB以上が望ましい。

//また、複数のモデルを使うとかなりの容量を圧迫する。SD1.5に比べて解像度が上がり出力画像のファイルサイズも大きくなる。SSD容量は余裕をもって用意したい。
//↑コメントアウト2026/7/24。当時はファイル容量が圧迫していたのは事実でしたが、画像生成AI全般に言える情報になってしまいましたし、SDXLはむしろ軽量な部類なので、過去の情報になりました。

-[[forge UI>Forge]]が軽量であるが、開発方針が大幅に転換したので今から導入する場合は少し注意が必要。
個別のページを参考にして、reForge・Forge - Classicなどの派生ツールも検討しつつ導入しよう。
VRAM使用量が低くVRAM8GBでも生成できるし12GB以上あれば大きな画像も出しやすい

-Stable Diffusion web UI（A1111）は新しいバージョンなら大体動くが、VRAM的に厳しい
メモリリソース管理が不十分であり、特に8GB未満のグラボを利用することが困難。
Stable Diffusion web UIでは後述のオプション次第で一応VRAM4GBでも画像生成はできるとあるが、生成速度が大幅に低下する
--こちらも一読を推奨。[[Optimum SDXL Usage &#183; AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki &#183; GitHub>https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Optimum-SDXL-Usage]]
--VRAM使用量はLoRA使用の有無や拡張機能の利用などによっても変動する。
が一例を挙げると、VRAM 12GBで1024x1024くらいまでなら--xformersのみで出力可能だ。
&#45;-medvram-sdxlも追加することで1920x1920程度の出力も可能となるが、速度は24%前後低下する。
出力する画像サイズに合わせて検討してほしい。複数のwebui-user.batを作成して使い分ける手もある。
--VRAM節約オプションについては[[「SDXLの省VRAM対策オプションについて」>https://wikiwiki.jp/sd_toshiaki/%E3%80%8Cwebui-user.bat%E3%80%8D%E3%82%92%E7%B7%A8%E9%9B%86%E3%81%99%E3%82%8B#kf48f5ad]]も参照

**モデル[#model]
***モデルファミリー[#model_family]
モデル構成は、
拡散モデル（[[UNet>U-Net]]）, TextEncoder, VAEがある。
-SDXLではUNet + TextEncoder + VAEが１つのファイルで配布されているのが一般的である（旧シリーズであるSD1と同様）

#shadowheader(3,拡散モデル)
-各モデル毎に特に独自性が強い部分
-モデルごとに''ε-pred、v-predのどちらのモデルタイプか''チェックしてください。
両者の互換性はありません。
モデル配布先の説明でどちらの方式かご確認ください。（説明がない場合はε-predだと思われます）。
--生成時に、ε-pred、v-predの設定が必要になることがあります。
''「まったく生成されない」「ノイズだらけ」''の場合はこれに該当する可能性があります。
---なお、設定し直しさえすれば解決しますので、モデル入手を躊躇う必要はありません。
--【参考】ε-pred、v-predについて、くわしくはこちら
---[[AI学習の理論]]
---[[Illustrious-XL#noobAI_V_pred]]
---[[U-Net]]
--ちなみに、ほぼ''SDXLのU-Netでのみ''発生する問題です((SD1ではε-predのみで、SD2はv-predが登場したもののSD2自体が普及せず、SD3より後発モデルはU-Net廃止やFlow_matching採用により、ε-pred及びv-predが事実上廃止したため、ほぼSDXLでのみ、この混在状態が今後も顕在化することになりました。&br;また、TEやVAEはε-pred、v-predの対象外であり、互換性があります))

#shadowheader(3,TextEncoder)
-拡散モデルとセット配布なのでダウンロードするだけなら問題なし。
-SD1では有効だったClipskipは使わなくなった。
-後発モデルとは違って、TextEncoderもfine tuning対象となることがあったため、TextEncoder単体を入手するという選択肢はあまりない

#shadowheader(3,VAE)
-SDXL専用のVAEであり、過去のシリーズとの互換性無し。
--基本的にはモデルに内蔵されてるものを利用(=AutomaticまたはNoneを指定)すればOK。
--他にSDXL 1.0標準の物や、Civitai等で配布されているSDXL系列用VAEも存在するので、それらを利用しても良い。
--なおSD1.5系列のVAEを使用すると明らかに異常な色で出力される、された。大人しくSDXL系列用VAEを使おう。
|VAE指定=None|SD1.5用VAEを適用&br;(例: vae-ft-mse-840000-ema-pruned)|h
|&ref(./06657-2024_0217_1635.jpg,10%);|&ref(./06658-2024_0217_1636.jpg,10%);|


#shadowheader(3,LoRA・TI（任意の追加モデル）)

-SD1.5等のほかのモデルシリーズとは互換性なし。
SDXL専用LoRAを用意する必要がある((1.5系統LoRAをSDXLで利用できるようにするX-Adapterなる技術も聞こえてきてはいるが……普及には至らなかった))
//SDXLのLoRAでは学習に利用したモデルで使えるのに別のモデルで効果が出ないといった例も見られる。(例えばanimagineXLを使って作成したLoRAがPonyDiffusionXLで使えない等) ←いまや常識なのでコメントアウトした上で、新しい表記に変えました。
-LoRAは生成時に使用するベースモデル（UNet, TextEncoder）が同じでなければ効果を発揮しない。
そのため、LoRAファイルを入手した場合は、配布元に表示されているベースモデルを入手すること。
自作LoRAを配布する際は学習モデルを明記しておくと良い。

#shadowheader(3,refiner（任意の追加モデル）)
2024年1月以降に定番となっているモデル群（PonyやAnimagineなど）では不要となっており、利用人口はほぼ０なので気にしなくて良い
#fold(内容){{{
SDXL 1.0の公開当初は、baseとrefinerという2モデル構成になっていた。
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#sd-xl
2つのモデルファイルを用意し、画像生成の途中でrefinerモデルに切り替えて仕上げを任せる、という仕組みだ。
このため1111やComfyUIなどの各種ソフトウェアにもrefiner機能が追加された。
~しかしrefinerモデルの利用も、refiner機能の利用も、必須ではない。&br;baseモデル単体で画像を最後まで仕上げることも可能だ。
~また大元であるSDXL 1.0こそ2モデル構成でリリースされたが、それ以外のXL 1.0系列モデルの大半は、baseモデルのみの単体で完結するように調整されている。いまでは新規モデルリリース時にrefinerをセットで公開することはなくなった。
~refinerモデルやrefiner機能を利用する場合、面倒、画像生成の所要時間が長くなるなどのデメリットがある。その割には出力結果の画像品質がさほど良くなるわけではなく、''2024年1月現在、主流になっているとはおよそ言い難い。''
#fold(refinerの使い方){{
-Stable Diffusion web UIの場合
--Refinerのアコーディオンパネルで、使用するRefinerモデルと、適用するステップ数の割合を指定する。
例えばステップ数20において「Switch at」を0.8に設定すると、17～20ステップ目に対してRefinerモデルが適用される。
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/12371
---画像生成の途中でモデルを切り替えるので、モデルをストレージ(SSD等)から読み込む処理(SSDで2～3秒程度)が頻繁に発生してしまう。
これはデフォルトでは一度に1つのモデルのみを保持する設定になっているからだ。
---そこで、Settings → %%%Stable Diffusion%%% → Stable Diffusion
のMaximum number of checkpoin&#116;s～ を2に変更すると、2つのモデルを保持可能になり、時間短縮に役立つ。
---そのすぐ下にあるOnly keep one model on device も関係している。
デフォルトではON。前モデルをメインメモリに退避させ、新モデルをVRAMに読み込む処理になる。
ストレージから読み込むよりは、メインメモリから読み込む方がまだ早いからだ。
OFFにすると両モデル共にVRAMに保持されるので、最も高速になるが、VRAM量は犠牲になる。
--Ver.1.5.1以前の場合、拡張機能を追加して利用する必要がある。
https://github.com/wcde/sd-webui-refiner
-ComfyUIを使う

具体的な使用手順は、各アプリの紹介ページを参照のこと。
}}
}}}

#shadowheader(3,軽量化モデル)
他シリーズのような軽量化モデルというものはない。
-SDXLリリース当初は、fp16が主流でfp16がよく使われる
--fp32モデルも存在するが、VRAM消費が大きいという理由であまり選択されない
--fp8やGGUFなどの低精度フォーマットは、SDXL現役時には十分普及しなかったため数は少ない
--bf16などを使用したい場合は、huggingfaceで探したり、自分で変換する必要がある

*派生モデル [#m6cca7e3]
-配布者名/モデル名（公開日）、配布者別、シリーズ別に掲載。

**元祖 [#yc9db165]
***stabilityai /[[sd_xl_base_1.0 (base)>https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0]] &br;stabilityai /[[sd_xl_refiner_1.0 (refiner) >https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/blob/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors]] [#if8d89f7]
RIGHT:リリース日：2023/7/26
LEFT:
最初期のSDXLモデルであり多くのモデルはこれをベースとして改良されている。実写寄りだが、二次絵系としてもそこそこ使える。
1.0のVAEに問題が見つかったため、素の1.0モデルと0.9のVAEを焼き込んだモデルの2通りが公開されている。使うならVAE込モデル推奨。

baseは実写LoRA用の学習モデルとして利用されることもあるが2024年現在では優秀な後発モデルが公開されていることもあるため、積極的に本モデルを選択する意義は薄い。
SDXLに対応するまでのNovelAIと同様、先駆者でありつつ化石のような扱いとなっている。

**定番モデル [#o739fa12]
いずれもSDXLモデルの普及に大きく貢献したモデルであるが、2025年2月現在より使いやすくなった派生モデルが登場しており、教育用という用途でなければ派生モデルの利用が推奨される。

*** [[Pony Diffusion V6 XL>https://civitai.com/models/257749/]](制作者:[[PurpleSmartAI>https://civitai.com/user/PurpleSmartAI]]) [#pcdb2c79]
RIGHT:リリース日：2024/1/7
LEFT:
→ 詳しくは[[pony_diffusion_v6]]&br;&br;

二次絵系。SDXLモデルが普及するきっかけとなったモデルその1。
海外で俗にポニーセクシャルやファーリーと呼ばれる極めて重度のケモ属性向けのモデル。
学習データには、仔馬・獣人化・人間化といったカラフルファンアートがエロ・非エロ含め大量に含まれている。

score_9,source_など一部異なるプロンプトが必要だが他は同じようにプロンプトが効く。
//学習元となったのが先鋭化した専用転載サイトであるため、SD1.5系列で主流となっていた、danbooruタグを用いたプロンプトの記述が通用しない。

また、収録対象イラストが馬なので人型でも手足が蹄になることが多く、癖が強いどころではないレベル。
そのため、SD1.5系列でのノウハウがそのまま流用できない上、普通に利用すると、ポニー成分が出るのだが
''プロンプトを用いてポニー成分を避けると''エロポーズ込みで多彩な人型描写ができることが判明。
ポーズ系LoRA不足を補うことができることもあって一大人気に。

後述のAnimagineXL（系列）と比べると、「大きい可能性を持つが、使いこなすまでのハードルが高い」というのが特徴的。
画像生成に関するネット上の情報はSD1.5系列のものが多いため、どのように記法すればいいかのノウハウ習得も難しい。

例えば、SD1.5系列やAnimagineXL系列では、プロンプトにmasterpieceという品質系プロンプトを挿入することが推奨されているが、本モデルでは学習元の都合上、適宜「score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up,」等とすることが推奨されている。

SDXLモデル普及の立役者であることは間違いないのだが、更にクオリティが上がった派生モデルも登場していることから相対的に扱いにくいモデルとなっており、今から人間を生成するのであれば派生モデルを強く推奨する。
派生モデルも含めたpony diffusion系列の詳細解説は[[こちら>pony_diffusion_v6]]の個別記事を参照。
SD1.5系列におけるAnythingV3くらいの位置づけと思っておくといいだろう。
なお、通常の人間の外見ではないもの(毛皮鱗獣人・ポニー・動物っぽいもの)を生成する場合はLoRA対応含め現状一択である。

***[[Animagine XL V3>https://civitai.com/models/260267/]]&br;[[Animagine XL V3.1>https://huggingface.co/cagliostrolab/animagine-xl-3.1]]&br;[[Animegine XL V4.0 Opt>http://civitai.com/models/1188071/]](制作者:[[CagliostroLab>https://civitai.com/user/CagliostroLab]]) [#y8003b81]
RIGHT:リリース日：2024/1/11(V3.0), 2024/3/18(V3.1),2025/02/14(V4.0 Opt)
LEFT:
→ 詳しくは[[Animagine XL]]&br;&br;

二次絵系。SDXLモデルが普及するきっかけとなったモデルその2。
使いやすい2次元用モデルであり、キャラ系LoRAの不足をモデル側で吸収した力業（取り込みまくった結果としてオリジナルにも対応可能）。civitaiのgalleryにある通り叡智な絵もお手の物。通称：兄魔人（兄魔神）。
SDXL系列が急速に普及する切っ掛けとなった。

SD1.5系列をベースとしつつ進化しており、プロンプトについてはdanbooruタグがそのまま利用可能であり、ある意味、SD1.5系列を順当に進化させたといった位置づけで利用可能。
上記のPony Diffusion系列と比較するなら、ある程度のクオリティのイラストは簡単に生成できるが、トリッキーなイラストの生成はあまり望めないため、初心者向けと位置づけられる。

詳細については個別記事があるため、[[こちら>Animagine XL]]や[[最近の主な出来事#2024/1/11 (モデル)Animagine XL 3.0>過去の出来事04#b9fa762d]]も参照のこと。

V3.0で人気が出たモデルだが、2024/3/18にはV3.1も登場している。性能面のみならず、記法など扱い方も多少違いがあるため、[[上記個別記事>https://wikiwiki.jp/sd_toshiaki/Animagine%20XL]]を参照。
2025年に入ってからV4.0系が公開された。SDXLをベースに新たに学習したモデルで、V3を追加学習したわけではないらしい。

***Illustrious-XL(制作者:OnomaAI) [#uc9ef7a3]
RIGHT:リリース日:2024/9/30([[V0.1>https://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0]])&br;2025/2/11([[V1.0>https://civitai.com/models/1232765/]],[[V1.1>https://tensor.art/models/828880417261278861/]])
LEFT:
→ 詳しくは[[Illustrious-XL]]&br;&br;

二次絵系で、先行してよく使われていたAnimagine系、Pony系モデルと比べて学習に使われた教師画像数が多い事もあり、LoRA無しで描画できる事象･キャラクターも多い。
また、タグ形体がSD1.5系列と同様のdanbooru準拠であることや、pony系モデルにも劣らないnsfw適正、コミカルな表情や漫符、デフォルメキャラの描画も比較的容易であり、新たなSDXLモデルとして人気を博している。
Animagine・Pony二強時代にv0.1が公開されるとクオリティの高さと使いやすさが大ウケ。v0.1に追加学習を施されたNoobAI-XLと共に環境を席巻した。

2025年2月11日にはV1.0、V1.1も登場したが、公開時に有料化をめぐるゴタゴタがありケチがついてしまった。現在は無料で公開されている。

詳しい概要や利用方法、派生モデルなどは上記リンク先の詳細ページにて記述する。

なお、AnimagineやPonyと同様、2025年2月現在は派生モデルの利用が推奨されている。

***[[4th tail>https://civitai.com/models/282341/]] (制作者:[[Minthybasis>https://civitai.com/user/Minthybasis]]) [#i7e5e8b7]
RIGHT:リリース日：2024/7/8
LEFT:
定番の枠に入れていいのか悩んだものの、
[[ebara pony 3>https://huggingface.co/tsukihara/xl_model/blob/main/ebara_pony_3.safetensors]]や
その派生の[[Copycat - v3.0>https://civitai.com/models/316174/]]などにてマージされ、
そのプロンプト記載方法にて影響を与えているため「第三の二次絵系の定番」という扱いで記載してみる。

元はpony系なのだが、作者Minthybasis氏の「Bros, we have nai3 at home.」という宣言通り、NAI v3を意識した特殊モデル。

特にプロンプトの記載方法にて注意があり、（pony系で定番の「score_9, score_8_up, 」の使用は逆に避ける旨の指示があり、）
masterpiece, best qualityの二つがpositiveの方のクオリティタグとして使うことが推奨されている。
一方、low quality, worst qualityをnegativeの方に記載。　クオリティタグはこの4つだけ。

他、styleやCharacter（この点はAnimagine風か）、加えてケモナーが泣いて喜ぶケモ耳や尻尾についての細かい専用タグetcと、色々な試みがある。

（これを元にしたebara pony 3やCopycat-v3.0等のマージ系の方が、絵柄が安定している気もする。各位にて検証されたし）
----
**二次絵系 [#r857f963]
***[[CounterfeitXL (base)>https://civitai.com/models/118406/]] (制作者:rqdwdw) [#deaa12ac]
RIGHT:リリース日：v2.5 2023/12/17
LEFT:
SD1.5系列で定番モデルの一つとして人気を博していた「Counterfeit」のSDXL系列版。
#fold(もっと見る){{
>294 無念 Name としあき 23/07/29(土)18:52:51 ID:KE6n1BhM No.1121804728
CounterfeitのSDXLがCivitaiにあったからお試し
裸はまだ駄目っぽいけど期待したい

>34 無念 Name としあき 23/07/29(土)19:17:40 ID:4K2zO10M No.1121812779 そうだねx2
たておつ
CounterfeitXLいいね
髪と目が特に改善されてる

>250 無念 Name としあき 23/07/30(日)07:11:54 ID:8kMLL5Ug No.1121977846
たておつおためしCounterfeitXL
画像がノイズまみれになるなあと悩んでたがVAEをAutomaticやNoneに変えたら解決した
}}

***[[MomoiroPony>https://civitai.com/models/316882/]](制作者:[[oritatami_neko>https://civitai.com/user/oritatami_neko]]) [#qd14be9b]
RIGHT:リリース日 : v1.4 2024/3/9
LEFT:
上記Pony Diffusion V6 XLを元に、FuwaFuwaMixの作者でもあるoritatami_neko氏によるLoRAマージ版。
「ポニーが流行っているので使ってみたいが、絵の塗りがちょっと濃くて……」という人向け。
プロンプトの記法はPony Diffusion V6 XLと同様。
なお、目に特徴がありサンプルと同じような瞳になりがち。

本モデルでもプロンプト次第でポニー風味が出てしまうので、加えるなら上記推奨+ポジティブにsource_anime, ネガティブにsource_pony, source_furry, source_cartoon,として「原作度」を抑えていくといい。
(source_animeをプロンプトに入れたらポニーアニメの本編キャプ参照が強化されて苦労するだけなんじゃないかと思うのだが、Pony Diffusion V6 XL流行当初からなぜかよく指定されている(案外、EQGの分が効いてるのかもしれない))。なおモデル名は作品本編の桃色のポニーとは関係ない。
2024年8月にv1.5が登場。人によってはv1.4の方がMomoiroPonyらしさ(ゆるふわ系?)を感じるかもしれないので、両verのお試し推奨。

*** [[YutaMix PXL>https://huggingface.co/iselestia/PXL-iselestia-checkpoints/tree/main]](制作者:Iselestia) [#xf12f6ae]
RIGHT:リリース日 : 2024/3/12
LEFT:
こちらも上記Pony Diffusion V6 XLに、YutaMix XLが融合されたモデル。SD1.5用のYutaMixの作者でもあるIselestia氏によるXL用のモデル。
SD1.5でAbyssOrangeMix系を用いており、Pony系XLでも同系列の画風を所望するとしあき向け。

追記：→civitaiのリンク先と作者が消えており・・・（SD1.5版の「[[YutaMix [fp16-no-ema] [SafeTensors] [Checkpoint]>https://civitai.com/models/138884/yutamix-fp16-no-ema-safetensors-checkpoint]]」は残っているが、XL版は無し。）
追記2：wikiコメント欄からの情報を拝借、モデル公開先を[[huggingface>https://huggingface.co/iselestia/PXL-iselestia-checkpoints/tree/main]]の左記ページに移していた模様。モデル名はYutaMix-PXL.safetensors、内容は同じ。また、最新版としてiselestia-diff-Mk1～Mk5もあるが、SD1.5版等と目の描写が大きく異なっている。(少女漫画風？。一般的にはYutaMix-PXL.safetensorsの方がコントロールしやすいか)

***[[anima_pencil-XL>https://civitai.com/models/261336/]](制作者:[[blue_pen5805>https://civitai.com/user/blue_pen5805]]) [#cac97475]
RIGHT:リリース日：v5.0.0 2024/6/25
LEFT:
blue_pencil作者による、上記Animagine XL V3組み込み版。ややアニメ絵寄りの画風になり、線が安定しやすい。
簡単に出てくるキャラのプロンプト一覧（Animagine XL V3と共通）https://huggingface.co/spaces/Linaqruf/animagine-xl/blob/main/wildcard/character.txt

***[[AutismMix SDXL>https://civitai.com/models/288584/]] [#g219f634]
RIGHT:リリース日：2024/2/2
LEFT:
海外でよく使われているPony系アニメモデル。通常の使用にはconfettiが、一部LoRAの使用や学習にはponyが推奨されている。
Momoiro等とはLoRAの効き方が変わるため、主にPony用海外製LoRAの効きが悪い時に試す価値あり。

***[[万象熔炉|Anything XL>https://civitai.com/models/9409/]](制作者:[[Yuno779>https://civitai.com/user/Yuno779]]) [#p63caa13]
RIGHT:リリース日：2024/3/10
LEFT:
SD1.5系列で一世を風靡したAnything(V3,V5)の作者によるXL版モデル。
定番モデルとしても記載されているAnimagine XL V3やPony Diffusion V6 XLを含めた6つのモデルをマージし、それぞれの特徴を引き継いでいる。
Civitaiのモデルページで説明文として「AIアートは、人間ではなくAIのように見えるべき（意訳）」と書かれていることからも分かるとおり、SD1.5系列のAnythingやNovelAIを感じさせる画風が特徴的。
プロンプトの記法もSD1.5系列を踏襲しており、danbooruタグが利用可能。下述のように、最初にスタイルやアーティストを指定することが推奨されている。
 記法:style/artist/... , 1boy/1girl/1other/..., character名, 特殊タグ, その他のタグ

***[[boleromix(Pony)>https://civitai.com/models/448716/]] (制作者:[[bolero537>https://civitai.com/user/bolero537]]) [#deb5a293]
RIGHT:リリース日：2024/5/18
LEFT:
複数の嗜好的LoRAの作成もしているbolero537氏による、Pony系を複数種類マージしたモデル。
（同じモデル名で[[SD1.5版>https://civitai.com/models/348620/]]や[[SDXL版>https://civitai.com/models/448770/]]のモデルもあるので、お好みで選択可。SD1.5版の方が3次元風味あり）
2次ベース+やや3次風、特に氏の作成LoRAを使う時はこのモデルを元にすると良い感じ。Verが上がってより表現が安定している。

***[[HameFkawaiiMix>https://civitai.com/models/425800/]] (制作者:[[watayuki288>https://civitai.com/user/watayuki288]]) [#uc8fdecc]
RIGHT:リリース日：2024/8/6
LEFT:
別作者のモデルである上記AutismMix SDXLを元に、watayuki288氏がマージ作成した[[HameFMixSDXL(Based AutismMix)>https://civitai.com/models/342961/]]をさらに(pony描写成分を抑えつつ)カワイイ強化したモデル。
Typeが複数種類あり。プロンプト短めの方が描写が安定しやすいか。目力のあるモデルのXL用をお探しのとしあき向け。

***[[WAI-ANI-NSFW-PONYXL>https://civitai.com/models/404154/]](制作者:[[WAI0731 >https://civitai.com/user/WAI0731]]） [#h65b1540]
RIGHT:リリース日：v13.0　2025/1/18
LEFT:
上記のAutismMix SDXL（および、その派生のHameFkawaiiMix）と逆で、ほぼPony成分がゼロで（SD1.5やAnimagine XLの方に近い）絵柄が安定しているモデル。
バージョンが上がって出力が安定しており、LoRAの効きも安定。苦労知らずで運用できる安牌モデル。

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**実写系 [#md73b741]

***[[Cherry Picker XL>https://civitai.com/models/125680/]] (製作者:[[tkvier>https://civitai.com/user/tkvier]]) [#x40e13e2]
RIGHT:リリース日： Ver.3.0 2024/3/4, Ver.2.7 2023/10/2,
LEFT:実写系のおすすめが書かれていないため、個人的なおすすめ記載（XLのブロンド美人さん実写系ではこれが今のところ一番安定していると思う）：「DeepBlue XL」のマージ作者でもあるtkvier氏曰く「リアル系モデルを厳選してマージしたモデル」「SDXLベースモデルのため解像度は896x896以上がおすすめ」との事。

***[[fudukimix>https://civitai.com/models/129830/]] (製作者:[[kotajiro001>https://civitai.com/user/kotajiro001]])[#g31b4538]
RIGHT:リリース日：Ver.2.0 2023/12/18,
LEFT:個人的なおすすめ-その2（XLの日本含むアジア系美人さん実写系でのおすすめ）：SD1.5でも実写系モデルを作成している作者さんによるXL用モデル（このfuduki以外にもXLモデル有）

***[[Juggernaut XL>https://civitai.com/models/133005/]](製作者:[[KandooAI>https://civitai.com/user/KandooAI]]) [#v15a8a8b]
RIGHT:リリース日：Juggernaut X RunDiffusion 2024/4/20, Hyper(Lightning版) 2024/4/27,
LEFT:SDXL実写モデルとしてはおそらく世界で最も使われていると思われるモデル。かなりの頻度でバージョンアップがなされる。LCMやLightningに即座に対応するなど、新技術の取り込みも異常に早い。
欧米系の画像は強いがアジア系は弱い印象(出なくはない)。すぐに脱がせる傾向にあり、large breastsだけでπ丸出しのﾊﾟﾂｷﾝﾈｰﾁｬﾝが出てきた。
Hyperモデルはわずか6ステップで通常版と遜色ない画像を出せる。低スぺグラボ民の心強い味方。DPM++ SDEが推奨されているが、うまくいかなければSGMUniformを使おう。

***[[Realistic Stock Photo>https://civitai.com/models/139565/]](製作者:[[PromptSharingSamaritan>https://civitai.com/user/PromptSharingSamaritan]]) [#o64a9918]
RIGHT:リリース日：V2.0 2024/1/11,
LEFT:1人の人物をポートレート的に描写するのが得意なモデル。安定して綺麗な人物画を出力してくれる。欧米系がメインだがアジア系も出る。CFGは低めが推奨されている。

***[[real pony>https://civitai.com/models/365041/]](製作者:[[dendenmusimusi05490>https://civitai.com/user/dendenmusimusi05490]]) [#y1df75bc]
RIGHT:リリース日：real_anime_No.04 2024/5/19,
LEFT:上記ponyでの写実版。このリアル版でも、やはりプロンプトにscore_9, score_8_up, score_7_up,は必須。
写実系であっても元はponyなので、pony専用LoRAが適用可（ただ、合う/合わないはあるので、そこは試行錯誤）
短めのプロンプトの方が安定しやすい気がする。色々なNo.の種類あるけれど、どの種類もアジア系の美人さんが出やすい。

***[[RumbleXL>https://civitai.com/models/296650/]](製作者:[[EEB>https://civitai.com/user/EEB]]) [#ja1db01c]
RIGHT:リリース日：v1.3 2024/3/19,
LEFT:こちらはAnimagineをベースにした実写版。プロンプトもAnimagine仕様。
Animagineに収録されているキャラならプロンプトで特徴が反映される。実写loraや二次元Animagine用loraもある程度効く。髪や目の色の指定もしっかり反映されるのでAIコスプレが捗る。
モデル名の由来はおそらくランドセル+ブルマ→ランブル。作者のページを見ると並々ならぬフェティシズムを感じる。

*学習について [#j53f776c]
→[[学習方法/SDXL>LoRA/学習方法/SDXL]]