Convert 2D to 2.5D (Type5) / 2.5D変換 (Type5)

(日本語説明は後半にあります)

Converts output of 2D animated models to realistic/3D-like(2.5D) appearance.

• Use case 1 : Adjust output detail/quality of 2D models (using this LoRA with weak weight).

• Use case 2 : Since checkpoint does not have to be changed, it may be useful for cases where other 2.5D checkpoint license (for commercial use, etc.) is a concern.

This is Type 5 - semi-realistic(figure or doll-like) 2.5D style. Five types are available for different tastes. Type 1～4 are available here.

SDXL version is also available.

This LoRA is suitable for 2D illustration checkpoints. Not suitable for photorealistic checkpoints.

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

Effect strength can be controlled by LoRA weight. As default weight (1.0) will be too strong, weaker weight is recommended.

When used on a originally 2.5D checkpoint, it may make more realistic look, but it will not be completely photoreal.

It is recommended to use conjunction with following LoRA's to reduce grain noise:

• Hyper denoiser

• Hyper refiner

• Hyper detailer

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.

2Dアニメ系モデルの出力を、リアル／3D寄り（2.5D）な見た目に変換できます。

• 使用例1：2Dモデルの出力を若干調整したい場合（このLoRAを弱めに適用します）

• 使用例2：データモデルを変更せずに質感を変えられるため、2.5Dの質感を持ったデータモデルにライセンス上の問題（商用利用の制限など）があった場合に、お手持ちのデータモデルを使い続けることができます。

このページで配布しているのはType 5で、フィギュアやドールのような感じのセミリアル（実写系）に近づけることができます。雰囲気別に5種類用意しており、Type 1～4はこちらで配布しています。

SDXLバージョンも公開しています。

アニメ系のデータモデル向きです。実写系のデータモデルではうまく動作しません。

LoRAを有効にするだけで発動します。階層調整済みですので、基本的には階層指定せず強度指定のみで大丈夫です。

LoRA適用強度でエフェクトの効き具合を調整できます。標準の適用強度（1.0）では強すぎると思いますので、少し弱めに適用してください。

もともと2.5Dなモデルで使用すると、よりリアリスティックな雰囲気となりますが、完全な実写風になることはありません。

生成結果にざらざらしたノイズ成分が増加することが多いため、次のいずれかのLoRAを併用してノイズ削減することをおすすめします。

• Hyper denoiser

• Hyper refiner

• Hyper detailer

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。