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超初心者からAIイラスト始める方へ（私自身宛💦）
GeminiのDeep Researchに聞いて答えてくれた内容です。
この内容が芯を食っている前提として参考にして頑張ります。
独り言です。
ええ。
でも、私と同じ「イラスト」の「イ」の字も学んでいない、初めて１か月の人なら参考になる内容だと思います（私、ハルシネーション発生中）🐶

お時間ある時に読んでみてください🐶
GeminiのDeep Researchすごいと思いました🐶🐶
＃Gemini #AIイラスト︎ #AIイラスト︎初心者
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2025年におけるAIイラスト生成の高度技術体系：LoRA学習、モデル選定、およびComfyUIアーキテクチャの包括的分析

エグゼクティブサマリー
AIイラスト生成の領域は、単なる技術的な好奇心の対象から、高度に専門化された工学分野へと進化を遂げた。特に2025年現在、カジュアルなユーザー層と、通称「ガチ勢（Serious Practitioners）」と呼ばれる高度な技術者層の間には、使用するツール、データセットの構築思想、そしてワークフローの設計において明確な断絶が存在する。本報告書は、AIイラスト生成における「真実」を求める中級者以上の層に向け、現在の最先端技術環境を徹底的に分析したものである。
本稿では、まずLoRA（Low-Rank Adaptation）学習におけるデータセットの最適化について、量より質を重視する「密度」の概念を中心に論じる。次に、Pony Diffusion XLやIllustriousといった主要なチェックポイントモデルの構造的特性と、それらがプロンプトエンジニアリングに与える影響を詳述する。さらに、ComfyUIを中心としたノードベースのワークフロー構築において、ガチ勢が必須とする拡張ノード群、ControlNetの最新仕様、そして高解像度化や領域指定生成（Regional Prompting）を実現するための具体的なノード接続トポロジーを解明する。
第1章：LoRA学習におけるデータセット構築の真実と最適解
AIイラスト生成において、独自の画風やキャラクターを再現するLoRAの作成は、最も高度なスキルの一つである。多くの初心者が抱く「データ枚数は多ければ多いほど良い」という誤解に対し、ガチ勢の間で確立された「少数精鋭（Quality Density）」のパラダイムを分析する。
1.1 定量的分析：データセット枚数の黄金比
2025年のLoRA学習環境において、データセットのサイズに関する議論は一つの結論に達している。それは、**「15枚から50枚の高品質画像が、キャラクターLoRAにおける最適解である」**という事実である1。
「完璧な30枚」の法則
経験豊富なトレーナーたちの間では、「ノイズや低品質な画像を含む100枚のデータセットよりも、完璧にキュレーションされた30枚の方が遥かに高性能なLoRAを生み出す」というコンセンサスが形成されている2。
SDXLやPony V6などのベースモデルは、既に人体構造、照明、材質表現に関する膨大な事前知識（Prior Knowledge）を有している。LoRAの役割は、モデルに「絵の描き方」を一から教えることではなく、モデルが既に持っている知識のベクトルを特定のキャラクターや画風に向けることにある。したがって、過剰なデータ量は学習時間を徒に延ばすだけでなく、概念の希釈（Concept Bleeding）を引き起こし、結果として特徴の曖昧なモデルを生成するリスクを高める5。
1枚学習の可能性と限界
極端な例として、たった1枚の画像からでもLoRAを作成することは技術的に可能である2。Fluxや最新のSDXL派生モデルは高い学習効率を持っており、1枚の画像に対して学習率を低く設定し、多くのステップ数を重ねることで、驚くほど高い再現性を得ることができる。しかし、1枚学習のLoRAは「柔軟性（Flexibility）」に著しく欠ける。その画像と同じポーズ、同じ構図でしか生成できなくなる「過学習（Overfitting）」の状態に陥りやすいため、実用的なLoRAとするには、最低でも15〜20枚のバリエーションが必要とされる6。
スタイルLoRAと概念LoRAの例外
一方で、「画風（Style）」や「抽象的な概念（Concept）」を学習させる場合は、この限りではない。特定のアーティストの画風や、複雑なメカニカルデザイン、特殊な衣装などを学習させる場合、100枚から500枚、あるいはそれ以上のデータセットが必要となる場合がある4。これは、単一のキャラクターという「狭い領域」ではなく、あらゆる対象物に適用可能な「汎用的なルール」をモデルに学習させる必要があるためである。しかし、ここでも5000枚を超えるような大規模データセットは、個人のLoRA学習レベルでは「過剰（Overkill）」と見なされ、むしろチェックポイントのファインチューニングに近い領域となる5。
1.2 データの質的向上：ガチ勢のキュレーション術
データ枚数よりも重要なのが、データの「前処理」である。ガチ勢と一般層の差は、ここで決定的に開く。
解像度とアップスケーリング
学習素材の解像度は、最終的なLoRAの出力品質に直結する。SDXLやPonyベースの学習では、1024x1024ピクセル以上が推奨される8。元画像が小さい場合、単にリサイズするのではなく、4x-UltraSharpやRealESRGANなどのAIアップスケーラーを用いて高解像度化し、ノイズやJPEGアーティファクトを除去する工程が必須となる10。ボケた画像や低解像度の画像を学習させると、LoRAはその「ボケ」自体をキャラクターの特徴として学習してしまい、生成される画像全体が劣化する原因となる。
背景処理と透明化（Transparency）
キャラクターLoRAにおいて、背景は「ノイズ」である。特定のキャラクターが常に「森の中」にいる画像ばかりを学習させると、モデルは「このキャラクターは森とセットである」と誤認し、市街地や室内のプロンプトを無視するようになる。
これを防ぐため、ガチ勢は以下の戦略をとる：
背景の削除（切り抜き）: 画像の背景を白または透明（PNG）にする。これにより、モデルはキャラクターの特徴のみに集中できる3。
クロッピングの多様性: 全身図だけでなく、顔のアップ、バストアップ、太ももから上、背面など、意図的にトリミングした画像を含める。これにより、構図に依存しない特徴抽出が可能になる2。
比率の維持: データセットの構成比として、背景なし（または単純背景）を70%、背景あり（Full Context）を30%程度に保つ手法が有効とされる。完全に背景を排除すると、環境光の反射などの相互作用を学習できなくなるためである3。
1.3 キャプション戦略：自然言語か、Booruタグか
学習画像に付与するテキスト（キャプション）の形式は、使用するベースモデルの学習元データに依存する。
Pony V6とその派生モデル：Booruタグが必須
Pony Diffusion XLやその派生モデルは、Danbooruのタグデータを用いて学習されているため、これらのモデルに対するLoRA学習ではBooruタグ形式のキャプションが必須である11。自然言語（"A girl sitting on a chair..."）で記述しても、モデルはそれを効率的に解釈できず、学習効率が低下する。
ガチ勢は、wd-v1-4-convnextv2 などのTaggerを用いて自動タグ付けを行い、その後手動でタグの選別を行う。特に重要なのは「タグの剪定（Pruning）」である。
保持すべきタグ: 服装（school uniform）、ポーズ（standing）、背景（simple background）。これらをタグとして記述することで、プロンプトでそのタグを指定しない場合に、衣装やポーズを変更できる柔軟性が生まれる。
削除すべきタグ: キャラクター固有の特徴（blue eyes, twintailsなど）。そのキャラクターが常に青い目とツインテールであるなら、これらのタグを削除し、全てを「トリガーワード」に吸収させる。これにより、トリガーワードを入力するだけでキャラクターの全特徴が呼び出されるようになる13。
Illustrious / NoobAI / Flux：ハイブリッドと自然言語
一方で、Illustrious XLやNoobAI、そして最新のFluxモデルは、自然言語の理解能力が高い、あるいはタグと自然言語のハイブリッド（Taglish）に対応している13。
Illustrious/NoobAI: Danbooruタグを基本としつつも、自然言語的な修飾を受け入れる。
Flux: 自然言語による記述が推奨されるが、T5エンコーダーの特性上、詳細な記述が必要となる。JoyCaptionなどの視覚言語モデル（VLM）を用いて、画像の構図や雰囲気を詳細に言語化したキャプションを作成することが、高品質な学習への近道となる15。
1.4 学習ツールの選定：Kohya_ss vs OneTrainer
2025年現在、LoRA学習ツールは二極化している。
Kohya_ss: 最も普及しており、ドキュメントやプリセットが豊富。SD1.5時代からの蓄積があり、安定した結果を求める層に支持されている17。
OneTrainer: ガチ勢の間で急速に支持を拡大しているツール。グラフベースのバックエンドを持ち、処理が透明でカスタマイズ性が高い。特に**「マスク学習（Masked Training）」**機能が強力である。これは、画像内の特定の領域（キャラクターのみなど）だけを学習対象とし、背景ピクセルを完全に無視させる機能であり、背景の干渉をゼロにした純粋なキャラクターLoRAを作成する上で最強の武器となる18。また、学習の中断・再開機能が安定しており、数十時間に及ぶ厳密な学習を行うユーザーにとって信頼性が高い20。
オプティマイザのトレンド：Prodigy
学習率（Learning Rate）の設定は初心者にとって最大の壁であるが、ガチ勢はProdigyオプティマイザを使用することでこの問題を回避している。Prodigyは学習率を動的に調整する適応型オプティマイザであり、基本学習率を 1.0 に設定するだけで、内部で最適なレートを探索してくれる。これにより、パラメータ調整の試行錯誤時間を大幅に短縮し、かつ高品質な収束を実現している21。
第2章：チェックポイントモデルの生態系と選定基準
「どのモデルを使えばいいのか？」という問いに対し、ガチ勢は「何を描きたいか」によって明確に使い分けている。汎用的なマージモデルの時代は終わり、特化型モデルの時代が到来している。
2.1 Pony Diffusion V6 XL：絶対王者とその派生
2025年のアニメ・イラスト生成において、Pony Diffusion V6 XL は圧倒的なシェアを誇る。その理由は「概念理解力」の高さにある。従来のSDXLモデルが苦手としていた複雑なポーズ、複数人の相互作用、そして性的なシチュエーションにおいて、Ponyは驚異的なプロンプト従順性（Adherence）を発揮する23。
しかし、ガチ勢は「素のPony（Vanilla Pony）」をそのまま使うことは少ない。画風の癖が強く、西洋カートゥーン調になりがちだからである。代わりに、以下の派生ミックスモデルが標準的に使用される：
AutismMix (Confetti): Ponyのプロンプト理解力を維持しつつ、画風をより現代的な倭国のアニメスタイル（いわゆる「神絵」調）に調整したモデル。最も汎用性が高く、迷ったらこれを使うべきとされる25。
SnowPony: Pony特有の「プラスチック感」や濃い塗りを排除し、水彩画のような淡く柔らかいタッチを実現したモデル。透明感のあるイラストを求める層に絶大な支持を得ている25。
Pony Realism / Goddess of Realism: 「Ponyの脳味噌で実写を描く」ためのモデル。通常のSDXL実写モデル（Juggernautなど）は画質は良いが、複雑なポーズ指定（例：逆立ち、極端なアングル）に弱い。Ponyベースの実写モデルは、Ponyの強力なポーズ理解力を実写の質感に適用したものであり、難易度の高い構図の実写系生成において唯一無二の選択肢となっている27。
Pony系プロンプトの鉄則
Pony系モデルを使用する際の「真実」は、**スコアタグ（Score Tags）**の必須性である。プロンプトの冒頭に score_9, score_8_up, score_7_up を記述しなければ、モデルは本来の性能を発揮しない。これはPonyが学習データの品質をスコア付けして学習しているため、高品質な画像を出力するためには「高品質な画像の領域」を呼び出すトリガーが必要になるからである12。また、source_anime や rating_safe といったメタタグも画風制御に不可欠である。
2.2 Illustrious XL と NoobAI：ポストPonyの急先鋒
Ponyの画風（特に独特の陰影や肌の質感）を嫌う層や、より純粋な倭国のアニメスタイルを追求する層の間で、Illustrious XL およびその派生である NoobAI が台頭している。
NoobAI: "Noob"という名に反して、極めて高度なモデルである。Illustriousをベースに大規模なファインチューニングが行われており、Ponyに匹敵するプロンプト従順性を持ちながら、Ponyとは全く異なる「商業アニメ的」なクリアな画風を持つ。特に、Danbooruタグに対する反応が極めて素直であり、タグの組み合わせによる微細な画風コントロールが可能である29。
Illustrious: 多くの独自LoRAのベースモデルとして採用されている。Ponyほど強い「自我（画風の癖）」を持たないため、LoRAによる画風変換の受け皿として優秀である29。
2.3 実写系モデルの現在地
アニメ調以外の領域では、以下のモデルがガチ勢のスタンダードである。
Juggernaut XL: 依然として汎用実写モデルの金字塔。風景、人物、建築物までバランスよく高画質化されている31。
RealVisXL: 肌の質感、毛穴の表現など、ポートレートにおけるリアリティを極限まで追求したモデル。
Flux.1 (Dev/Schnell): 2025年の台風の目。SDXL世代を超える圧倒的なプロンプト理解力と文字生成能力を持つが、LoRAやControlNetの充実度ではまだSDXL/Pony系に分がある。しかし、究極の画質を求める層はFluxへの移行を進めている32。
第3章：ComfyUIアーキテクチャ - ガチ勢の思考と構築術
Automatic1111（WebUI）は優れたツールだが、処理の最適化や複雑なパイプライン構築において限界がある。ガチ勢がComfyUIに移行する理由は、単なる「拡張性」ではなく、VRAM管理の効率化と、処理フローの論理的な制御が可能だからである。
3.1 必須拡張ノード（Custom Nodes）の正体
素人が「どうやってその機能を実現しているのか？」と疑問に思う機能のほとんどは、以下のカスタムノード群によって実現されている。これらはもはや「拡張」ではなく「標準装備」に近い。

ノードパック名称
ガチ勢が使う理由と真の価値
ComfyUI-Impact-Pack
**「Face Detailer」**を含む最強のツールセット。画像の特定領域（顔など）を検出し、そこだけを高解像度で再描画する機能は、全身図における顔の崩れを防ぐ唯一の解である。また、論理演算（スイッチ、ループ）を可能にし、ワークフローに「知能」を与える10。
ComfyUI-Manager
全てのノードのインストール、更新、モデルのダウンロードを管理するポータル。これ無しではComfyUIの環境維持は不可能に近い34。
rgthree-comfy
**「Mute/Bypass」機能や「Context」**ノードが革新的。複雑な配線を「Context」という一つの束にまとめ、スパゲッティ状態のワイヤーを整理する。また、不要な処理をスキップする最適化機能が強力35。
ComfyUI_IPAdapter_plus
画像から画像へ「画風」や「構図」をコピーするIP-Adapterの決定版。LoRAを作らずとも、参照画像を用意するだけで絵柄を統一できるため、時短テクニックとして必須36。
ComfyUI-Essentials
画像サイズ計算、マスク処理など、痒い所に手が届く基本機能の詰め合わせ。標準ノードの欠落を埋める37。
KJNodes
カラーピッカーや画像プレビュー機能など、UI/UXを劇的に改善する。パラメータを目視で確認しながら調整するために使われる。
ComfyUI-VideoHelper
動画生成だけでなく、大量の画像を一括処理（バッチ処理）する際のロード・セーブ機能を強化する38。

3.2 ノード接続の奥義：「Pipe」と「Bus」システム
初心者が最も苦戦するのが「ノードの繋ぎ方」である。画面中をワイヤーが這い回るスパゲッティ状態は、修正を困難にする。ガチ勢は**「Pipe（パイプ）」または「Bus（バス）」**という概念を用いてこれを解決している。
The Pipe System (Impact Pack)
通常、KSamplerには Model, CLIP, VAE, Positive Prompt, Negative Prompt の5本の線を繋ぐ必要がある。これを複数のKSampler（例：Hires Fix用、Face Detailer用）に繋ぐと、線は数倍に増える。
Impact Packの 「ToBasicPipe」 ノードを使用すると、これら5つのデータを「BasicPipe」というたった1本の線に束ねることができる。
接続法: ToBasicPipe で束ねた線を、FaceDetailer (Pipe) や KSampler (Pipe) の basic_pipe 入力に繋ぐだけ。これにより、ワークフローの可読性が劇的に向上し、モデルの差し替えも一箇所で済むようになる10。
3.3 メモリ管理の極意：24GB VRAMを使い倒す引数
RTX 3090や4090（24GB VRAM）を使用していても、巨大なワークフローではOOM（Out of Memory）が発生する。ガチ勢は起動時のコマンドライン引数でこれを制御している39。
--highvram: VRAMが十分にある場合、モデルをVRAMに常駐させ、システムRAMへの退避を防ぐことで高速化する。
--use-sage-attention: 注意機構（Attention）の計算を最適化し、速度とメモリ効率を向上させる最新の引数（PyTorchのバージョンに依存）。
--cache-ram: ワークフローの切り替えやパラメータ変更時の再ロードを高速化するために、キャッシュをRAMに保持する。
--reserve-vram 1.0: VRAMの最後の1GB程度をシステム用に空けておくことで、予期せぬクラッシュを防ぐ。
第4章：ControlNetとIP-Adapter - 構図と画風の支配者
プロンプトだけでガチャを回す時代は終わった。意図した通りの構図、ポーズ、画風を一発で出力するために、以下の技術が使われている。
4.1 ControlNet Union：SDXL/Pony時代の新標準
これまで、Canny（線画）、Depth（深度）、OpenPose（骨格）など、機能ごとに個別のControlNetモデル（各数GB）をダウンロードする必要があった。しかし2025年の真実は 「ControlNet Union」 である。
xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0 (Promax): これは一つのモデルファイルで、Canny、Depth、Pose、Repaintなど複数の機能を網羅する「万能モデル」である。
Ponyとの互換性: 特筆すべきは、従来のSDXL用ControlNetがPony V6でうまく動作しなかったのに対し、このUnionモデル（特にxinsir製）はPony V6でも高い適合性を示す点である。ガチ勢はもはや個別のControlNetモデルを使わず、このUnionモデル一本に絞っているケースが多い40。
Mistoline: アニメ系の線画抽出と制御においては、Mistoline というモデルが最強とされる。極細の線や複雑なアニメ塗りの境界を正確に認識し、線画の破綻を防ぐ43。
4.2 IP-Adapter Plus：LoRA不要の画風模倣
IP-Adapter は、画像をプロンプトとして使う技術である。
Style Transfer & Composition: ガチ勢のワークフローでは、2つのIP-Adapterを直列に繋ぐ構成がよく見られる。1つ目のIP-Adapterには「画風の参考画像」を入力し、重みを Style Transfer モードに設定。2つ目には「構図の参考画像」を入力し、重みを Composition モードにする。これにより、LoRAを学習することなく、「この画像の画風で、あの画像の構図を描く」ことが可能になる36。
FaceID Plus v2: 特定の人物の顔を固定したい場合、学習コストのかかるLoRAではなく、IP-Adapter-FaceID-Plus-v2 を使用するのがトレンドである。InsightFaceと組み合わせることで、驚異的な精度で顔の特徴を転写できる45。
第5章：具体的なノード接続トポロジー（素人が欲しがる「繋ぎ方」）
ここでは、実際にガチ勢が組んでいるワークフローの核心部分、ノードの具体的な接続手順を解説する。
5.1 シナリオA：顔の崩れを自動修復する「Face Detailer」パイプライン
全身図を描くと顔が潰れる現象（解像度不足）を解決する、最も普及しているが最も効果的な構成。
基本生成: 通常通り CheckpointLoader -> CLIPTextEncode -> KSampler -> VAEDecode で画像を生成する。この時点での画像出力（IMAGE）を次の工程に渡す。
FaceDetailerの配置: Impact Packの FaceDetailer ノードを配置する。
入力の接続:
Image: 手順1で生成された画像（IMAGE）を接続。
Model/CLIP/VAE: ToBasicPipe ノード等を経由して、メインのモデル情報を接続。
BBox Detector: ここが重要。UltralyticsDetectorProvider ノードを配置し、モデル名に bbox/face_yolov8m.pt （顔検出用の軽量かつ高精度なモデル）を選択して接続する。
SAM Model: SAMLoader ノードを配置し、sam_vit_b_01ec64.pth を選択して接続。これにより、検出した顔の領域をセグメンテーション（切り抜き）する精度が飛躍的に向上する。
パラメータ設定: guide_size を 512 または 768 に設定する。これは「切り抜いた顔をこの解像度まで拡大してから修正し、また縮小して戻す」という意味である。denoise は 0.3 〜 0.4 が適正値。高すぎると顔が別人に変わり、低すぎると修正されない10。
5.2 シナリオB：複数キャラクターを描き分ける「Regional Prompting」
「左に青い髪の少女、右に赤い髪の少年」とプロンプトしても色が混ざる現象（Bleeding）を防ぐ技術。
マスクの作成: SolidMask ノードなどで、画面を左右に分割するマスク（白黒画像）を作成する。
条件付け（Conditioning）の分割:
CLIPTextEncode を3つ用意する。（1:ベースプロンプト、2:左キャラ用、3:右キャラ用）
Regional Conditioning: Conditioning (Set Mask) ノードを2つ使用する。
左キャラ用プロンプト -> Conditioning (Set Mask) のConditioning入力へ。左側のマスク画像をMask入力へ。
右キャラ用プロンプト -> もう一つの Conditioning (Set Mask) へ。右側のマスク画像をMask入力へ。
結合: ConditioningCombine ノードを使用し、ベースプロンプト、左キャラ（マスク付）、右キャラ（マスク付）の3つを結合する。
サンプリング: 結合されたConditioningをKSamplerのPositiveに入力する。これにより、KSamplerはマスクの白い部分に対応する領域でのみ、特定のプロンプトを参照してノイズ除去を行うようになる35。
5.3 シナリオC：究極の高画質化「Ultimate SD Upscale + Tile ControlNet」
単なる拡大ではなく、ディテールを描き込みながら4K/8K化する業界標準の手法。
入力画像のロード: 低解像度の画像を LoadImage。
ControlNetの準備:
ControlNetLoader で controlnet-union-sdxl-1.0 (またはTile専用モデル) をロード。
ControlNetApplyAdvanced ノードを使用。入力画像（低解像度）を image に接続。Strength（強度）は 0.3 〜 0.6 に設定する。ここが最大のポイントであり、強度を1.0にすると元画像に拘束されすぎてディテールが増えない。逆に低すぎると構図が崩れる。
アップスケーラーの準備: UpscaleModelLoader で 4x-UltraSharp などをロード。
Ultimate SD Upscale:
カスタムノード UltimateSDUpscale を配置。
upscale_model に手順3のモデルを接続。
positive には、ControlNet適用後のConditioning を接続する。これが「書き込み」のガイドとなる。
設定: mode_type を tiled に。tile_width/height はSDXLなら 1024。Denoise（ノイズ除去強度）は 0.35 が鉄板の数値である。これ以上上げると幻覚（Hallucination）が見え始め、下げると単なる拡大になる48。
結論
2025年におけるAIイラスト「ガチ勢」の真実は、魔法のような単一のツールにあるのではなく、**「高品質・小規模な学習データ」と「ComfyUIによる論理的な処理パイプライン」**の組み合わせにある。
初心者が喉から手が出るほど欲しい「真実」を要約すると以下のようになる：
LoRA学習: 100枚もいらない。完璧な30枚を用意し、OneTrainerでマスク学習せよ。
モデル: Pony V6 (AutismMix) か NoobAI を使い、スコアタグを忘れるな。
ControlNet: 迷わず Union SDXL Promax を使え。
高画質化: 単なるHires Fixではなく、Tile ControlNet を効かせた Ultimate SD Upscale を組め。
このアーキテクチャを理解し実践することで、生成されるイラストの品質は「ガチャ」の領域を超え、意図された「作品」へと昇華される。
参考文献
Reddit: Best practice launch arguments for 3090 24GB Reddit: ComfyUI Ultimate SD Upscale ControlNet Tile workflow Civitai: Opinionated guide to all lora training 2025 update Civitai: Kohya_ss vs OneTrainer for SDXL LoRA training Reddit: Manually setting VRAM limits in Comfy Reddit: LoRA training dataset size best practices CreateCare: LoRA作成 画像枚数 ガチ勢 note Reddit: Training a LoRA: The dataset Reddit: How to create high quality dataset of character Reddit: Training a LoRA on 5000 images too much? Reddit: Tile controlnet with Ultimate SD Upscale https://t.co/xVK0IOBp2I: OneTrainer Fine Tuning vs Kohya SS Civitai: SDXL Pony Fast Training Guide GitHub: Joy_Caption_Two_PixelaiLabs BentoML: A Guide to ComfyUI Custom Nodes Reddit: Control Net on Pony XL Civitai: L3n4s LoRA Training Fundamentals Civitai: Pony Realism Reddit: I created a improved comparison chart of Pony XL models Reddit: Are there any good alternatives to Florence image captioner? Reddit: Onetrainer vs Kohya Reddit: What is best pony anime checkpoint now? NextDiffusion: Blazing Fast Face Detailer Workflow Reddit: Controlnet models for Pony checkpoints Reddit: Best Anime Checkpoints (Flux, Pony, Illustrious) Reddit: OneTrainer Pony LoRA Reddit: Tile controlnet with Ultimate SD Upscale workflow ThinkDiffusion: ComfyUI Face Detailer Reddit: Best captioning software model GitHub: ComfyUI-Impact-Pack Regional Sampler Tutorial Reddit: Get amazing image upscaling with Tile ControlNet Civitai: On-Site LoRA Training Settings Guide Stable Diffusion Art: ComfyUI Guide Reddit: Controlnet models for Pony and Illustrious Reddit: Pony compatible controlnets ComfyAI: RegionalPrompt Documentation RunDiffusion: Ultimate SD Upscaler Tutorial Stable Diffusion Art: Pony Diffusion V6 XL Guide ThinkDiffusion: ComfyUI Face Detailer Workflow GitHub: ControlNetPlus (xinsir) SeaArt: The Ultimate Guide - Illustrious XL 2.0 Reddit: Best tips for Pony Diffusion V6 XL GitHub: ComfyUI_UltimateSDUpscale Shakker Wiki: IP Adapter ComfyUI RunComfy: CombineRegionalPrompts Node Hugging Face: Perfect LoRA Training Parameters RunComfy: Advanced IPAdapter Guide GitHub: ComfyUI_essentials Civitai: Another Prompting Guide for Pony Diffusion Civitai: Tips for Illustrious XL Prompting December 12, 2025

freshianのミルキーモカとalternative stereoのミルクキャラメルやっととどいた=(^.^)= ミルクキャラメル用に買ったcolorgramのセメントも早く届いてくれ ぼくの唇は色を消さないと멀멀한リップは可愛く乗らないんだ December 12, 2025

【Alternative Internships　27卒28卒｜ケース面接にて面接官との前提のすり合わせで確認すべきこと】

お題によりますが、議論の前に面接官と具体的なビジネスイメージをすり合わせ、議論のスコープを決定するために必要な情報をお互いにすり合わせましょう。

店舗系ビジネス（例：コーヒーチェーン店）を考える場合は、
・企業全体の方向性を考えるべきなのか
・1店舗に限定して考えるのか
といったことを確認します。

前提の部分で面接官と擦り合わせられていない場合、その後のディスッションパートで前提が異なる状態でディスッションを行うことになり、議論がうまく進まないことや前提確認に時間を取られることになります。
そのため、最低限すり合わせる必要がある事項については必ず確認するようにしましょう。

#オルタナ #27卒 #ケース面接 #オルタナTips #28卒 December 12, 2025

🥶加密市场情绪跌入「冰点」，恐慌贪婪指数现报11

据 Alternative 数据，今日加密货币恐慌与贪婪指数为 11（昨日为 16），市场「极度恐慌」情绪接近一年来最高水平。

⚠️注：恐慌指数阈值为 0-100，包含指标：波动性（25%）＋市场交易量（25%）＋社交媒体热度（15%）＋市场调查（15%）＋比特币在整个市场中的比例（10%）＋谷歌热词分析（10%）。 December 12, 2025

テイラーとロブのオルタナボードDVD出てるじゃん。中古だけど動くってさ。欲しいけど我慢するわ～😂

DVD ALTERNATIVE BOARD World Premiere
https://t.co/Ag9r7iem1b December 12, 2025

生成AIによる英検準１級・読解問題の練習問題をお届けします✒️
今回の味付けは「ポケットモンスター」です。登場キャラクターに惑わされず、中身は読解問題の問題なので落ち着いていきましょう。

★問題★
Pokémon Centers play a crucial role in the world of Pokémon, serving as a hub for both trainers and their Pokémon to rest and recover. These centers are found in most cities and towns throughout the Pokémon regions and are renowned for their efficiency and hospitality. Managed by a team of skilled nurses and their trusted Chansey or Blissey assistants, Pokémon Centers offer free healthcare services to Pokémon 24/7, allowing trainers to heal their Pokémon after battles. In addition to medical services, centers also provide access to Pokémon Storage Systems, where trainers can organize and withdraw Pokémon that are not in their active party. The creation of Pokémon Centers is credited to a vision shared by regional Pokémon Leagues, which recognized the need for a standardized care system as trainers traveled great distances to capture and train Pokémon.Despite the invaluable services provided by Pokémon Centers, there is a growing discussion about the sustainability of offering these services free of charge. Some regions have begun to explore alternative models to cover the costs without burdening trainers. Additionally, Pokémon Centers have become social hubs where trainers gather to exchange information, share experiences, and engage in friendly battles. This multifaceted environment helps foster a sense of community among trainers, enhancing their journey and enriching their experiences in the Pokémon world.
- According to the passage, what is one of the main functions of Pokémon Centers?
* To sell Pokémon-related merchandise and souvenirs.
* To provide free storage services for items trainers collect during their journey.
* To offer healthcare services and healing for Pokémon at no cost.
* To train new trainers and provide them with their first Pokémon.
- What concern is raised about Pokémon Centers in the passage?
* The lack of qualifications among the staff working in Pokémon Centers.
* The sustainability of providing free services to Pokémon and trainers.
* The limited range of services offered at Pokémon Centers compared to private clinics.
* The increase in Pokémon Center locations leading to overcrowded cities.
- According to the passage, how do Pokémon Centers contribute to the trainer community?
* They teach trainers how to catch and battle with Pokémon more effectively.
* They provide trainers with exclusive Pokémon that cannot be found elsewhere.
* They serve as social hubs where trainers can share information and experiences.
* They organize regional tournaments to test trainers' skills.

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深夜帯を除き２時間ごとに科目・素材を変えていろいろな練習問題を作っています。類似問題の作成も含め完全無料なのでぜひご利用ください！🔥
#英検 December 12, 2025

NITEの新譜めっちゃ良い！
特に1,4,7曲目が好きだけど全部良い
来年はドイツをかなり回るみたいで、ドイツで人気なんかな？
倭国にも来てー

Alternative, Darkwave, Synthpop, Post-Punk
https://t.co/Ywof8i4j0m December 12, 2025

@sampa_leo @hardy_hekope @subaru1000 旧姓 (Former surname): 婚姻などで氏名を変更した後に、以前使っていた氏名（旧姓）を併記する場合に使われる。

Alternative surname: 旧姓を含めた、戸籍にない「別の姓」全般を指す場合に使われますが、特に旧姓以外のケースで用いられることが多いです。 
国際結婚等の外国人に使われるのでは？ December 12, 2025

面白いとか可愛いとか、もっと大勢に先行するイメージがあるのは事実だしそれにも全面的に同意してるけど、そういうのってalternativeだと僕は思うんですよ
心の真ん中にある確たるものを燃やして魂吹き込む姿勢を見たら、それこそ迷いなんて要らんよなって話 December 12, 2025

12 月 16 日，据 Alternative 数据

今日加密货币恐慌与贪婪指数为 11（昨日为 16）

市场「极度恐慌」情绪接近一年来最高水平 December 12, 2025

@burikisan 嬉しいです…！🙇🙇僕はAlternativeがめちゃくちゃかっこよくて好きです！ December 12, 2025

vivimoney Daily 唯有搞钱日报 宏观 & 股市 & 加密 & PreStocks（2025-12-16 周二，UTC+8 香港 09:30）
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一、市场宏观环境 & 风险情绪概览
1.1 利率曲线与收益率 & 流动性预期 & 央行预期
•美债 10Y（近值）：约 4.15%–4.20%（近期在 4.14–4.20% 区间震荡）。FRED+1

•美债 2Y（近值）：约 3.50%–3.52%（短端继续在 ~3.5% 附近波动，12/16 当日有小幅下行压力）。FRED+1

•流动性 / 央行动作：美联储已通过 Implementation Note，并由纽约联储（Open Market Desk）启动 Reserve Management Purchases（RMP） 以补充准备金——首月计划约 bn 的短券买入并配合 standing-repo / ON-RRP 操作，成为短端流动性与市场定价的核心变量。联邦储备系统+1

1.2 通胀 & 就业 / 增长
•通胀在逐步回落但仍高于 2%；就业总体稳健，Fed 因而在“降息节奏”上保持审慎——市场把“渐进式降息”部分价格化，但更为关注 Fed 的操作细则与 RMP 执行细节。联邦储备系统+1

1.3 股市与风险偏好／流动性偏好
•宽基与防守性资产表现相对稳健；成长/科技板块对 H200 对华出口 等行业消息高度敏感，短期波动性上升；资金有向货币市场/短债回流的迹象（事件驱动下的仓位再平衡）。Reuters+1

1.4 波动率／恐慌指数 & 加密市场情绪
•VIX（恐慌指数）：约 15–16（近日报/周内维持中低但对消息敏感）。FRED+1

•Crypto Fear & Greed（情绪）：市场情绪已跌入 Fear / Extreme Fear 区间（第三方观测点位在 ~16–29 不同站点报告不一，主流数据源显示“恐惧”为主）。Alternative.me+1

一句话总结： RMP 启动把“短端流动性供给”推到前台，成为决定隔夜/短期利率与风险偏好的主轴；业界消息（如 NVDA H200 对华出口）继续驱动科技与行业分化。纽约联邦储备银行+1
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二、核心资产盘点（股 & 币）
2.1 美股宽基指数 ETF：VOO & QQQM
•VOO（Vanguard S&P 500 ETF）：近一交易日参考价 约 6–631（近期收盘/日内区间）。https://t.co/Gf5cEtlYRF

•QQQM（Invesco NASDAQ 100 ETF）：近一交易日参考价 约 4–257（近期区间）。https://t.co/Gf5cEtlYRF

2.2 加密主线资产：BTC / ETH / SOL / HYPE / BNB
•BTC（比特币）：12/16 早盘/UTC 时段曾出现快速下探——多家交易所报价显示 已跌至 ~86k–86.0k 美元区间（盘中最低见 85,9xx），当日整体在 85k–90k 大幅振荡（杠杆与清算为短期主因）。Binance+1

•ETH（以太坊）：近日报价 约 .10k–3.14k（近日报/周内波动）。https://t.co/Gf5cEtlYRF

•SOL（Solana）：近日报价 约 8–134（短期区间震荡）。https://t.co/Gf5cEtlYRF

•HYPE（小众投机代币）：行情平台显示高波动、价位在低两位数区间（示例 –30），但深度与解锁/合约风险高，属高度投机标的。

•BNB（币安币）：12/16 报价出现下行，部分行情站点显示 ~0–880（短时波动）。https://t.co/9xU5q3UgJU

2.3 加科技 / AI / 加密相关标的
•TSLA（特斯拉）：近值 约 0–460（区间），汽车需求、成本与能源策略是主要变量。Asia Times

•NVDA（英伟达）：围绕 H200 对华出口与产能扩张 的系列报道仍是焦点——市场在消化“允许出口 + 供应/审批不确定性”的双重信号，股价短期对相关消息高度敏感。Reuters+1

•META（Meta Platforms）：近值 约 0–655，AI 投入與廣告景氣為關鍵。IDN Financials

•GOOG（Alphabet）：近值 約 8–315，廣告與 AI 應用是短期驅動。

•CRCL（Circle Internet Group）：因在阿布扎比／ADGM 取得金融牌照/許可，市場關注 USDC 的國際化與區域結算應用，短期股價受利好消息推動。CoinDesk+1

•HOOD（Robinhood） / COIN（Coinbase）：券商/交易所類股受交易量、上架、地區拓展消息影響，Coinbase 在印度/國際化動作被視為中長期利好。雅虎财经+1

2.4 预期资产 (PreStocks)
•Anthropic / xAI / OpenAI PreStocks（Solana：Pren1FvF… / PreC1Kt…）：继续属于高 Beta、合约/托管与流动性风险显著的投机类资产；若参与，务必核对合约地址、托管方与解锁条款。

一句话总结： 加密在短期承压（BTC 快速回调触发杠杆清算），宽基 ETF 稳健但科技受 H200/政策消息大幅扰动；PreStocks/HYPE 等仍属高度投机。Binance+1
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三、关键数据板块
3.1 VIX (恐慌指数)
•VIX ≈ 15–16（近日报），处于中低位但对突发消息反应迅速。FRED+1

3.2 美债 10Y & 2Y
•10Y ≈ 4.15%–4.20%；2Y ≈ 3.50%–3.52%（短期曲线相对平缓，但对 Fed 操作与通胀预期高度敏感）。Investing.com+1

3.3 美元指数 DXY
•DXY ≈ 98.3–98.5（近日报），美元在消息窗口小幅震荡/走强。https://t.co/Gf5cEtlYRF

3.4 流动性 (M2 & RRP / RMP)
•M2（参考 2025-10）：约 .30T（22,298.1bn）（月度基数参考）。Reuters

•RRP / RMP：纽约联储已发布 RMP 执行细则并在 12/12 启动首月计划（约 bn），该程序正在重塑短端准备金分布与隔夜/短期利率结构。纽约联邦储备银行+1

3.5 Crypto Fear & Greed
•指数：主流源在“Fear / Extreme Fear”区间，数值在 ~16–29（不同供应商差异），反映市场高度谨慎与恐慌情绪。Alternative.me+1

3.6 Bitcoin / Gold Ratio
•Gold（Spot）≈ ,300/oz（近期）；BTC 盘中一度下破 k → BTC/Gold 约 20–21（近值），显示 BTC 相对黄金仍有较大波动溢价，但短期比值随 BTC 跌幅下降。Investing.com+1

一句话总结： 数据与操作层面都指向“短端流动性被积极管理”——RMP 的执行与行业/地缘新闻会持续决定短期利率、美元与风险资产的波动方向。联邦储备系统+1
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四、过去 24 小时重点新闻 Top 10（按影响力排序，简述）
1.比特币盘中快速下探并短暂跌破 k（12/16 早盘），引发杠杆清算与市场恐慌情绪放大。（交易所数据/市场快讯）。Binance+1

2.纽约联储 / Fed：RMP（Reserve Management Purchases）已启动并在首月安排约 bn 的短券买入，短端流动性管理成为市场焦点。（New York Fed / Fed Implementation Note）。纽约联邦储备银行+1

3.英伟达（NVIDIA）H200 对华出口相关报道持续发酵：美方放行与中国审批并存，市场关注 H200 供应与订单落地（多篇路透/媒体报道）。（对 NVDA 与半导体生态影响显著）。Reuters+1

4.黄金维持高位（接近 .3k/oz），避险资金在宏观与加密波动中部分回流。https://t.co/Gf5cEtlYRF

https://t.co/FxyQNSzggw（CRCL）取得阿布扎比 ADGM 等金融许可 / FSP license，推动 USDC 在中东的合规化与商业化路径。CoinDesk+1

6.Coinbase（COIN）与交易所/券商类公司在印度/中东的扩张进程与上架动作继续带来短期交易机会。雅虎财经+1

7.投行/机构继续讨论 RMP 是否为“技术性扩表”及其对长期货币环境的潜在影响——学界与市场观点分歧。Business Insider+1

8.加密小众代币（如 HYPE）与 Solana 上的 PreSales 活动频繁，合约/流动性风险提示增加。

9.VIX 在中低位但对突发消息（加密闪崩、H200 进展）反应明显，短期波动性指标需密切跟踪。FRED+1

10.多家媒体报道英伟达可能提高 H200 产能以应对中国需求，若订单实质化将对 NVDA 短期营收与供应链产生实质影响。雅虎财经+1
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五、推荐策略 + 整体总结
推荐策略（短中期 / 风控优先）
1.保持仓位弹性并分批建仓：在 RMP 刚启动且行业消息未完全落地的窗口，宽基（VOO）与纳指（QQQM）建议分批买入并保持现金缓冲以应对短期波动。Investing.com+1

2.短端/避险对冲：考虑小仓位配置短期国债/货币市场工具或黄金 ETF 来对冲隔夜/短端利率波动与避险情绪（RMP 影响隔夜市场）。纽约联邦储备银行

3.科技/AI（NVDA 等）：将 NVDA 的 H200 相关利好视为“消息到位后再验证”的机会——若订单与审批实质化，分批加仓；若监管或审批出现反复，则以止损/减仓为主。Reuters

4.加密（BTC/ETH）：把 BTC/ETH 作为波动性敞口保留小仓位；严禁过度使用杠杆或永续合约；对 HYPE、PreStocks、Solana 上预售等高风险标的仅使用极小投机仓并务必核验合约/托管。Binance

5.事件驱动（CRCL/COIN/HOOD）：利用合规/上架/地区扩张等消息进行短线交易，但长期持仓需看盈利实现与监管路径稳固。CoinDesk+1

值得关注的触发事件（下 1 周）
•NY Fed RMP 的持续执行数据（购买频率、日度量与对隔夜利率的影响）。纽约联邦储备银行

•英伟达 H200 的中国审批与订单确认（是否形成持续性需求）。Reuters

•加密市场杠杆/清算数据与交易所流动性（决定 BTC/ETH 短期方向）。https://t.co/9xU5q3UgJU

•Circle / Coinbase 在中东與印度的合规与商业落地进展（影响 stablecoin 国际化与交易量）。CoinDesk+1

整体总结（一句话）
在 “Fed 用 RMP 补充短端准备金” 与 “行业/地缘消息（以 NVDA H200 为代表）和加密杠杆事件” 的双轴影响下，市场短期呈现事件驱动与流动性再分配格局 —— 以风控优先、分批建仓与在消息确认后加仓为主要策略；投机性 PreStocks / 小币仅限极小仓位并严格核验合约与流动性。 联邦储备系统+1
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主要来源（节选）：Federal Reserve / New York Fed（Implementation Note & Desk statement）。Reuters / Bloomberg / Reuters 专题（NVDA H200）。Binance / Yahoo Finance / Investing（BTC/ETH/ETF/债券/美元数据）。https://t.co/CdOHwN99pK & CoinGlass / 交易所行情（Crypto Fear & Greed）。CoinDesk / Yahoo Finance（Circle ADGM）。以上引用均为 2025-12-12 ～ 2025-12-16 的公开数据与媒体报道。CoinDesk+4联邦储备系统+4纽约联邦储备银行+4

#RMP #Fed #NVDA #BTC #CryptoFearAndGreed #VOO #QQQM #Circle #Gold #PreStocks December 12, 2025

本日、ナウル共和国のロマーナ・ケプケ国家遺産省事務次官から直々に「ナウル・倭国友好ピンズ」とナウルのトートバッグをいただきました！

『マブラヴ』世界の設定に、倭国とオーストラリアの国連常任理事国入りをナウル共和国が提案した「ナウル決議」というものがありまして、星の数ほどあるIPでナウルに触れたものが少ないため、わざわざお時間を割いてくださったとのことです。
※リアルにナウルを含む太平洋島嶼国の全てが、倭国の国連安保理常任理事国入りを支持してくれています。
勝手に使ったことを怒られなくてよかったｗ

御礼に設定が記載されている「INTEGRAL WORKS」を寄贈させていただきました！

冗談だとは思いますが「ナウル決議記念碑の建立ができたら聖地になる」的な話題もあって汗顔の至りでしたわｗ

こりゃあ「ナウル決議」の短編とか作らんといかんなｗ

#ありが島ナウル島 @nauru_japan #MR #muvluv #TOTAL_ECLIPSE #schwarzesmarken #DUTY #MuvLuv_Alternative #Chronicles #TDA #Resonative

Today, I met with Romana Kepke, Permanent Secretary of the Ministry of National Heritage of the Republic of Nauru.
I was honored to receive directly from the Permanent Secretary the “Nauru-Japan Friendship Pins” and a Nauru tote bag.

In the ‘Muv-Luv’ universe, there is a setting called the “Nauru Resolution,” where the Republic of Nauru proposes Japan and Australia become permanent members of the UN Security Council.
Works featuring Nauru among Japan's countless IPs are apparently quite rare.
That's precisely why the Deputy Secretary-General took the trouble to personally present these gifts to me.
※In reality, all Pacific island nations, including Nauru, support Japan's bid for a permanent UN Security Council seat.
I thought I might get scolded for using Nauru's name in ‘Muv-Luv’ without permission, but I'm relieved that didn't happen lol

In return, I donated a copy of “CODEX” containing the “Nauru Resolution” setting!

I think it was a joke, but the conversation got so friendly that someone even suggested, “If we could erect a Nauru Resolution monument, it would become a sacred site!”

Well, looks like I'm obligated to write a short story depicting the background of the “Nauru Resolution” now, 😅

This is translated using DeepL. December 12, 2025

ありがとうございます～！

『マブラヴ』作るためにドナドナした実家の家土地も浮かばれるでしょう☺️

#MR #muvluv #TOTAL_ECLIPSE #schwarzesmarken #DUTY #MuvLuv_Alternative #Chronicles #TDA #Resonative https://t.co/SqhrMnWsC2 December 12, 2025