curatedとfullの関係、NAI v1のときと全く同じっぽいな。先にSFW絵だけで学習させたcuratedモデルを作り、NSFW絵を追加学習させてfullモデルを作るやり方。

SFW絵を出したい場合でも、fullモデルの方が純粋に学習量が上な分、品質も上なので、curatedモデルの使い道はあんまり無い、というのも同じじゃないかな。

このモデルが一番ヤバいのは、（主張が本当ならば）フルスクラッチモデルである点じゃない？

v3までの傾向からすれば、v4でもアニメ系イラストモデルを1000万枚オーダーで学習させているのは間違いないだろうけど、それ以外の絵をどれだけ学習させたのかが非常に気になるね。

これまでのStable Diffusionベースのモデルでは50億だかの画像を学習した基盤モデルありきだったが、NAIがv4開発にあたり、その規模の学習をしたとはちょっと考えにくい。となれば、基盤モデルは、もっと少数の画像学習で十分作れてしまう、ということなのか、下手すりゃ基盤モデルすら不要で、アニメ系イラストだけ学習すればOKなのかもしれない。

「アニメ系イラストモデルを作るには、アニメ系イラストだけ学習させれば十分説」は、実は以前からちょっとそんな気はしてたんだよな。実写画像とかの学習は余計なだけなんじゃ、というね。

danbooruタグだけじゃなくて、自然言語でのキャプションの学習も十分に行えば、キャプション付き実写画像でトレーニングする必要性は実はそんなに無いんじゃないか、と。

というのも、NAI v3とかillustriousとかは、SDXLベースモデルと言いつつ、SDXL時代の知識を殆ど忘却してしまっているし、だったら最初から要らない知識だったのでは…という疑いがあった。

仮に、NAI v4が、実写画像の学習を一切行っていない、"ピュア"なイラストモデルだったとしたら。
このモデルは完全に、イラストだけからイラストの特徴を学習したモデルとなる。このモデルで生成した絵には創作性がある、とそれでも言えるだろうかな。自然の風景も、生身の人間も見たことのない奴が「創作」だと？

ちょっと試してたら、artistタグ普通に効いてた。効き方がv3時代よりピーキーで、制御が難しいだけみたい。

NAI v4でキャラ位置を指定するやつ、Regional Prompter的なアプローチで特にモデルに追加学習してないやり方なのか、キャラ表示位置タグみたいなものをちゃんと学習させたのか、どっちだろ。どっちもかな。

キャラの描き分け性能が上がったことと、キャラの位置指定が可能になったことは多分同じ現象なので、重要な要素であるはず。