2026年1月10日 星期六

Service Terms & Legal Disclaimer

 

🌐 1. Nature of Service (服務性質與定位)

[EN] The content and artistic works provided by this creator are part of a Personalized Technical Service.

  • Commission-Based: All artworks are generated based on specific requests from community supporters. The creator provides technical expertise in Generative AI and image synthesis to visualize the supporter's vision.

  • Support for Research: Financial contributions (subscriptions/commissions) are strictly used to offset technical overheads, including computing power (GPU), electricity, and R&D time for model fine-tuning.

  • Non-Product Sale: This is a service-based exchange, not a direct sale of copyrighted merchandise or official assets.

[TW] 本空間所提供之內容與藝術作品,定位為**「個人化技術代行服務」**。

  • 委託性質: 所有作品均基於社群支持者之特定需求(Prompt/情境)而生成。創作者僅提供生成式 AI 與影像合成之技術專業,協助具現化支持者之構想。

  • 研究贊助: 所有訂閱與委託費用,嚴格定義為**「抵銷技術成本」**(如 GPU 算力、電力)以及模型微調之研發時間補貼。

  • 非商品銷售: 本模式屬於技術服務交流,並非對版權商品或官方素材的直接販售行為。

[JP] 当方が提供するコンテンツおよび芸術作品は、**「個人的な技術代行サービス」**として位置づけられています。

  • コミッション性質: すべての作品は、コミュニティサポーターからの具体的なリクエストに基づいて生成されます。当方は生成AIおよび画像合成の専門技術を提供し、サポーターのビジョンを具現化する手助けをします。

  • 研究支援: サブスクリプションおよび依頼料は、GPU計算能力、電力、モデル調整の研究開発時間などの**「技術的コストの相殺」**として厳格に使用されます。

  • 商品販売ではない: 本モデルは技術サービスの提供であり、著作権商品や公式素材の直接販売ではありません。


⚖️ 2. Intellectual Property & Fan Art (知識產權與同人創作)

[EN]

  • Transformative Work: All AI-generated images are transformative fan art. They are unique creative expressions and do not involve the direct copying or redistribution of official game assets or source files.

  • Ownership: I acknowledge that all original characters, settings, and trademarks belong to their respective copyright holders (e.g., Game Developers, Publishers). This site does not claim ownership of these original IPs.

  • Private Use: Commissioned works are intended for private collection and community appreciation only. Commercial redistribution by the client is strictly prohibited.

[TW]

  • 轉化性創作: 所有 AI 生成影像均屬於**「轉化性同人藝術 (Transformative Fan Art)」**。此為獨特之創意表達,絕無直接複製、盜用或再分發任何官方遊戲素材或原始檔案。

  • 權利歸屬: 本人明確承認所有原創角色、設定與商標均歸原版權持有方(如遊戲開發商、出版商)所有。本站不聲稱擁有上述原始 IP 之任何權利。

  • 私人使用: 委託作品僅供私人收藏與社群內部交流。嚴禁委託人將其用於商業再分發或量產販售。

[JP]

  • 変容的利用: AIによって生成されたすべての画像は**「変容的なファンアート」**です。これらは独自の創造的表現であり、公式ゲームのアセットやソースファイルを直接コピーまたは再配布するものではありません。

  • 権利の帰属: すべてのオリジナルキャラクター、設定、商標は、それぞれの著作権者(ゲーム開発者、出版社など)に帰属することを認めます。当サイトはこれらオリジナルIPの所有権を主張しません。

  • 私的使用: 依頼された作品は、私的なコレクションおよびコミュニティ内での鑑賞のみを目的としています。依頼者による商用再配布は固く禁じられています。


🚫 3. Non-Affiliation Disclaimer (無官方關聯聲明)

[EN] This creator and this platform are NOT affiliated with, endorsed by, or sponsored by any video game companies, animation studios, or publishers. All tags and titles used are for descriptive purposes only (Nominal Fair Use) to identify the subject matter of the fan art, and are not intended to cause market confusion.

[TW] 創作者及本平台與任何電子遊戲公司、動畫工作室或出版商均無任何代理、背書或贊助關係。所有使用之標籤與標題僅作描述性用途(Descriptive Use),旨在識別同人創作之主題,無意造成市場混淆或侵犯商標權。

[JP] 当方および本プラットフォームは、いかなるビデオゲーム会社、アニメスタジオ、出版社とも提携、推奨、またはスポンサー関係にはありません。使用されているタグやタイトルは、ファンアートの主題を特定するための記述的な目的(記述的フェアユース)でのみ使用されており、市場の混乱を招く意図はありません。


🛡️ 4. Notice and Takedown Policy (版權合作與下架政策)

[EN] I operate in Good Faith and respect the rights of content creators. If you are a copyright holder or an authorized representative and believe that any content hosted here infringes upon your rights or guidelines, please contact me directly before taking legal action. I am committed to complying with valid takedown requests and will remove specific content immediately.

  • Contact for Legal/IP Issues: [填寫你的 Email 或 Pixiv 私訊連結]

[TW] 本人秉持**誠信原則(Good Faith)**經營,並尊重所有內容創作者之權利。 若您是版權持有方或授權代表,並認為本站內容侵犯了您的權利或違反了二創規範,請在採取法律行動前直接聯繫本人。 我承諾將配合合理的下架請求,並即時移除特定爭議內容。

  • 版權與法務聯繫窗口: [填寫你的 Email 或 Pixiv 私訊連結]

[JP] 当方は**誠義則(Good Faith)**に基づき運営しており、権利者の権利を尊重します。 もし貴殿が著作権者またはその代理人であり、当サイトのコンテンツが貴殿の権利やガイドラインを侵害していると判断された場合は、法的措置を取る前に直接ご連絡ください。 当方は正当な削除要請に迅速に対応し、特定のコンテンツを即座に削除することを約束します。

  • 権利侵害・削除要請のご連絡: [填寫你的 Email 或 Pixiv 私訊連結]

2025年8月17日 星期日

【新手向懶人包】AnimateDiff 動不起來?你可能沒用對 SDXL 模型與 Motion Module!

 你是不是在用 AnimateDiff 產生動畫時,跑出來卻只有靜態圖,完全「動不起來」?

本文一次解決你所有 AnimateDiff 不出動畫的原因,特別是你使用 SDXL 模型 的話,更要注意「Motion Module 相容性」問題!
本文也教你如何判斷你用的是 SD1.5 還是 SDXL,以及下載對應的 motion module,完全不怕搞混!


🔍 一、什麼是 AnimateDiff?

AnimateDiff 是一款讓 Stable Diffusion 生成動畫的擴充功能,搭配特定的 motion module,可以從 prompt 描述生成多張連續畫面,並合成動畫(如 GIF、MP4)。

✅ 不安裝 motion module 就無法動起來!
✅ 用錯 motion module,會導致崩圖或完全靜態!


🧠 二、如何判斷自己是用 SD1.5 還是 SDXL?

判斷方式SD1.5SDXL
🔤 檔名常見關鍵字v1.5, anything-v5, revAnimatedsdxl, base 1.0, refiner
📦 模型大小約 2GB約 6GB
🖥 WebUI 顯示Stable Diffusion v1.5Stable Diffusion XL 1.0
🧪 套用 LoRA 時LoRA 無效或崩圖表示不相容SDXL LoRA 套上 SD1.5 也會失效

🧩 快速測試法:

  1. 載一個 SD1.5 專用 LoRA

  2. 套用後如果完全沒效果 = 你很可能在用 SDXL!


📁 三、什麼是 motion module?放在哪裡?

Motion Module 是 AnimateDiff 的核心動畫引擎!

它是一個 .safetensors.ckpt 檔案,內含 AI 學習的「動態模型權重」,可以預測幀與幀之間的畫面變化。

✅ 放置路徑(以 WebUI 為例):

stable-diffusion-webui/extensions/animatediff/models/motion_module/

你可以在 WebUI 中的 AnimateDiff 區塊看到「Motion Module」欄位,選擇對應檔案即可使用。


📥 四、哪裡下載 SDXL 專用 motion module?

前往官方 Hugging Face:

🔗 點此下載 motion module(HuggingFace)

推薦下載這個檔案(適用 SDXL):

  • mm_sdxl_v10_beta.safetensors

✅ 放進正確資料夾後,回到 WebUI 重啟就會顯示可選。


🛠 五、AnimateDiff 無法生成動畫的常見原因整理

問題可能原因解決方式
跑出靜態圖沒選 motion module下載並載入 mm_sdxl_... 模組
圖片完全崩壞motion module 與模型不相容SD1.5 與 SDXL 必須分開使用
沒動畫只有幀圖沒合成成動畫檢查 moviepyffmpeg 是否安裝好
幀數只有 1 張設定錯誤設定幀數如 16、fps 設為 8

🎯 實戰設定建議(以 SDXL + AnimateDiff 為例)

參數推薦值
模型sd_xl_base_1.0.safetensors
Motion Modulemm_sdxl_v10_beta.safetensors
幀數(frame count)16 或 24
FPS8 或 12
輸出格式mp4、gif、webp

💡 延伸資源推薦

  • LoRA 懶人包分類整理(SDXL 專用)

  • ControlNet + AnimateDiff 整合教學

  • 如何將多幀圖轉成 GIF/MP4?附上 FFMPEG 指令教學

  • 【下載收藏】10 套超實用 SDXL 動畫用 LoRA(附預覽)


✨ 結語:搞懂基礎架構,讓你的動畫「動」起來!

AnimateDiff 是讓 AI 圖像進化為影片的重要工具,但也因為它仰賴 motion module 與模型搭配,才讓很多人「只會畫不會動」。
只要記得:你的 base 模型是 SDXL,就一定要用 SDXL 的 motion module!
今天這篇懶人包讓你從入門到排錯全搞懂,歡迎收藏或分享!

ControlNet SDXL SoftEdge 跑超久?Dexined 太慢怎麼辦!完整加速攻略大公開 🚀

 

ControlNet SDXL SoftEdge 跑超久?Dexined 太慢怎麼辦!完整加速攻略大公開 🚀

最近很多人都在玩 Stable Diffusion XL (SDXL) 搭配 ControlNet,尤其是超好用的 SoftEdge (Dexined) 模組,能把圖片邊緣處理得又乾淨又自然,畫面細節完全爆表!
但是問題來了:
👉 一跑下去,速度慢到懷疑人生…有時候一張圖跑個幾分鐘都出不來,真的超崩潰。

別擔心,這篇文章就要告訴你 為什麼 SoftEdge-Dexined 會這麼慢,以及如何讓它加速!
無論你是用 A1111 WebUI 還是 ComfyUI,都能靠這些技巧讓速度飛起來。


為什麼 Dexined 這麼慢?

其實原因很簡單:

  • Dexined 是高精度邊緣偵測演算法,計算量超大。

  • 再加上 SDXL 本身就比 SD1.5 吃資源,兩者疊加 → 速度直接爆掉。

  • 如果你一開始就輸入 1024x1024 或更大的圖片,那真的等到天荒地老。


解決方法:6 個超實用加速秘訣 ⚡

1. 改用 FP16 模型(半精度)

  • FP32 全精度太佔資源了!

  • 請確認你下載的模型是 .fp16.safetensors 版本。

  • 在 WebUI 設定裡勾選 Always use FP16 weights,馬上省一半 VRAM。


2. 打開 xformers / sdp 注意力

  • 在 WebUI 啟動參數加上 --xformers

  • 或在設定裡啟用 sdp attention
    👉 這可以讓 SDXL 處理更快,特別是顯卡 VRAM 只有 8G~12G 的用戶,體感差異超大!


3. 降低解析度,之後再放大

  • 不要一開始就丟 1024x1024!

  • 建議輸入大小:

    • 垂直圖:768x1024

    • 橫向圖:832x512 或 1024x576

    • SDXL 推薦:704x1024、832x1216

  • 想要超清晰 → 跑完再用 SD Upscale超分辨率放大


4. 確認只有一個 ControlNet 開啟

很多人沒注意到,WebUI 可能同時啟用好幾個 ControlNet 模組,導致速度爆炸性下降。
👉 請檢查 只有 SoftEdge-Dexined 開著,其他像 Canny、Depth、OpenPose 都先關掉。


5. 先生成邊緣圖再套用

Dexined 處理一次就很慢,如果你要反覆生成相同構圖:

  • 先把 邊緣圖輸出存起來

  • 之後直接拿這張圖丟進 ControlNet
    👉 這樣就不用每次都重新跑 Dexined,節省一大堆時間!


6. 如果還是太慢 → 換模型!

  • Canny:超快,邊緣比較硬。

  • HED:速度中等,效果柔和自然。
    👉 如果不是特別需要 Dexined 的細緻邊緣,直接改用這兩個,跑圖體驗會好很多!


額外加速小技巧 🌟

  • --medvram--lowvram 參數,避免爆顯存。

  • 啟用 Tiled VAE,加快後處理。

  • 改用 ComfyUI,多 ControlNet 情境下速度比 A1111 好。


總結

如果你覺得 controlnet-sd-xl-1.0-softedge-dexined [82cb6cd1] 跑圖慢到不行,不是你電腦爛,而是 Dexined 本身就很吃資源。
✅ 用 FP16
✅ 開啟 xformers
✅ 降低解析度
✅ 關掉多餘 ControlNet
✅ 邊緣圖重複利用
✅ 或者直接換成 Canny / HED

照著這幾招去調整,你的生成速度一定會快很多,跑 SDXL 就不會再痛苦啦 🎉

為什麼重開 Stable Diffusion WebUI 速度會變快?真相曝光!

 

為什麼重開 Stable Diffusion WebUI 速度會變快?真相曝光!

很多朋友在玩 Stable Diffusion(簡稱 SD)時,常常會遇到一個奇怪現象:
👉 生成圖片跑到一半突然變超慢,結果重開一下 WebUI,速度又奇蹟般地變快了!
這到底是什麼原因呢?今天就帶大家來揭秘~


1. VRAM 被吃滿,GPU 開始「罷工」

Stable Diffusion 主要靠顯示卡跑圖,顯示卡的 VRAM(顯示記憶體)就像工作桌面一樣。

  • 桌面乾淨 → 動作俐落

  • 桌面堆滿東西 → 手腳被綁住

當 VRAM 裡殘留太多沒清掉的東西,SD 只好分段慢慢算,速度自然大打折扣。
而重開 WebUI,就是「一鍵清桌面」的概念,重新整理後又能快起來!


2. ControlNet、LoRA 沒卸載乾淨

你是不是常常在一張圖裡開好幾個 ControlNet?
又或者載了三五個 LoRA 疊加?
這些東西就算你切換了,有時候還是偷偷躺在 VRAM 裡,變成「隱藏的累贅」。
時間一久,速度就會愈來愈慢,直到你重啟。


3. 記憶體碎片化,GPU「卡卡的」

生成不同大小、不同設定的圖片,會讓 VRAM 出現「碎片化」現象。
就像硬碟用久了會東一塊、西一塊,GPU 也找不到完整的空間,只能拆小塊運算。
結果就是速度掉下來~
重開一次,就等於「重新整理磁碟」,當然又快起來啦!


4. CPU / RAM 緩存塞爆

別忘了,SD 不只吃 GPU,也會吃到 CPU 和 RAM。
長時間生成圖像,緩存累積太多,RAM 快爆的時候,系統就會偷偷用硬碟 Swap,整個速度大減。
重開 WebUI → 釋放緩存 → 恢復流暢!


5. 模型切換殘留

換過不同 checkpoint、VAE、LoRA 嗎?
有些模型沒完全卸載,結果新的模型疊上去,VRAM 壓力更大。
這也是速度忽快忽慢的元兇之一。


那麼,有沒有辦法不用重開也能變快?

其實有幾招小技巧可以試試👇

✅ 手動清理 VRAM

有些擴展(例如 Forge 版 WebUI)可以直接 unload 模型,不用重開。

✅ 啟用 xformers

這是加速神器,可以減少 VRAM 壓力,讓生成更有效率。

✅ 減少 ControlNet / LoRA 數量

能不用就少用,跑完就清乾淨。

✅ 避免一次生成太多張

batch size 控制在 1~2,比較穩定。

✅ 啟動參數輔助

加上 --medvram--opt-split-attention,可以延緩 VRAM 爆炸,不過會稍微慢一點。


結論

Stable Diffusion 速度忽快忽慢,多半就是 VRAM、記憶體殘留的問題
重開 WebUI 本質上就是「清理暫存」,自然會瞬間提速。

👉 如果你常常遇到這種情況,不妨嘗試用 xformers、清理 VRAM,或控制 ControlNet 數量,就不用一直重開啦~

2025年8月4日 星期一

Character Release Schedule (4 Weeks per Month, Up to 4 Characters per Week)

Character Release Schedule 

(4 Weeks per Month, Up to 4 Characters per Week)

Month \ Week

Week 1 (Fri)

Week 2 (Fri)

Week 3 (Fri)

Week 4 (Fri)

January

Karen Shinomiya(bloomer (school gym uniform)

沢口麻衣

水原千鶴

大崎甘奈和大崎甜花3P

Yaoyorozu Momo

艾莲乔 kunikida hanamaru

川村玲緒
建武 Virigia
Focalors
大道寺知世

blanc \(fortune express\) 

巴爾的摩 夜色


Ryuuga Sayo

马剃天爱

儀玄

 Rinne Berlinetta

兰斯洛特

姫島朱乃

mana-nikke



february









Soyo Nagasaki(swimsuit)

Yamada's mother 

亚莉莎.莱恩福尔特

紫雲清夏

Wa2000

哥伦比亚

来栖川 姫子

Ereshkigal

黛冬优子

Hu Tao

天使醬 needy girl

yurizono seia

yukka

hanabi

Tsukatsuki Rio

mona

Asuna Ichinose

Nino Nakano

Corin Wickes


Month \ Week

Week 1 (Fri)

Week 2 (Fri)

Week 3 (Fri)

Week 4 (Fri)

march






april

 









may











Month \ Week

Week 1 (Fri)

Week 2 (Fri)

Week 3 (Fri)

Week 4 (Fri)

june

 

































🔹 Completed  📝 In Planning  🔹Requested

📢 公告 Announcement

🔹 中文說明

  • 表格中標註為 In Planning 的項目,可能會因其他委託或請求而被調整、延後,或取消;表格中所顯示內容皆為暫定。

  • 有時不一定能在每個週五準時發布整套圖集,可能會延後幾天。

  • 若當月委託人數較多,當月份所請求的角色仍會全部完成,但製作時間可能延後,最長可能超過一個月,敬請耐心等候。

  • 若作品完成時您已未續訂,我將透過電子郵件或其他合適方式寄送壓縮檔(圖包)。

    • 但若訂閱人未主動透過 Patreon 或 Pixiv 私訊告知可接收圖包的聯絡方式,我將無法寄送圖包,敬請見諒。

  • 當客戶於單次請求中提交多於一位角色時,我將僅選擇其中一位進行製作,以確保每位訂閱者皆享有公平的 Request 機會,敬請見諒。

  • 以上情況主要因正職工作較為忙碌所致,感謝您的理解與支持。


🔹 日文案内

  • 表に 「In Planning」 と記載されている項目は、他のリクエストが入った場合、内容の調整・延期、または中止となる可能性があります。表に表示されている内容はすべて暫定的なものです。

  • 金曜日に必ずセット画像を投稿できるとは限らず、数日遅れる場合があります。

  • 月によってはご依頼の件数が多くなる場合がございます。その場合も当月分のリクエストキャラクターは必ず制作いたしますが、制作完了までに1か月以上お時間をいただく場合があります。

  • 作品完成時点でご継続いただいていない場合は、メール等の別途方法にて圧縮ファイル(イラストパック)をお渡しいたします。

    • ただし、Patreon または Pixiv のメッセージ機能を通じて、受け取り方法や連絡先をご本人からご連絡いただけない場合、ファイルの送付はできかねますので、あらかじめご了承ください。

  • 1回のリクエストで複数のキャラクターをご指定いただいた場合、制作対象はそのうち1名のみとさせていただきます。すべての方に平等なリクエスト機会を確保するため、何卒ご理解ください。

  • 本業が非常に忙しいため、何卒ご理解とご支援のほどお願いいたします。


🔹 English Notice

  • Items marked as “In Planning” in the table may be adjusted, delayed, or canceled due to other requests. All information shown in the table is tentative.

  • I may not always be able to post a full set every Friday, and occasionally it may be delayed by a few days.

  • In some months, the number of commission requests may be higher than usual. All requested characters for that month will be completed, but production may take more than one month.

  • If your subscription is no longer active by the time the work is finished, I will deliver the compressed image pack via email or another suitable method.

    • However, if the subscriber does not personally contact me via Patreon or Pixiv messages to provide delivery instructions or contact details, I will not be able to send the file.

  • If a client requests more than one character at a time, I will select and produce only one character. This is to ensure that everyone has a fair opportunity to submit requests.

  • This is due to my main job being quite busy. Thank you very much for your understanding and continued support.