Sampler×CFG挙動マップ — SD1.5検証データセット(全1,650枚+厳選50)

Sampler × CFG 挙動マップ

Stable Diffusion 1.5 系モデル RealCartoon3D v18 で、11 種類のサンプラ × 5 段階の CFG = 55 通りの組み合わせを、30 個の baseline seed それぞれに対して網羅生成しました。**全 1,650 枚 + 厳選 50 枚** + 全パラメータ CSV を同梱しています。

## こんな人にオススメ

- 「**結局どのサンプラが一番いいの?**」を SNS の意見ではなく実画像で判断したい

- CFG を上げ下げした時の「**過飽和ライン**」を視覚的に把握したい

- 自分の検証作業を 再現可能 な形で残したい

- 月数千円の Booth 検証データを 複数 GPU 時間ぶん 一気に取得したい

## 内容物

- 全画像 1,650 枚(512×512、PNG、~600 MB)

- 厳選 50 枚P2_highlights/ フォルダ、CLIP 特徴 + 視覚多様性で k-means 選定)

- メイングリッド画像 3 枚(seed 5307 / 7783 / 1695 で、11 sampler × 5 CFG = 55 マス)

- 厳選グリッド 2 枚(50 枚を 5×5 で一望できる一覧、商品サムネ用素材としても可)

- metadata.csv(全 1,650 画像のパラメータ、再現用)

- aesthetic_scores.csv(LAION aesthetic v2 で全画像をスコアリング、min 2.90 / mean 7.00 / max 8.93)

- p2_highlights.csv(厳選 50 枚の選定根拠と差替履歴)

- README.md(検証セットアップ + 観察される挙動 + CSV 活用例)

## 観察できる挙動(抜粋)

実画像を並べて見て分かったこと:

- DPM++ 2M Karras / UniPC は CFG 全範囲で安定。実用デフォルトとして筋が良い

- DPM++ SDE 系 は CFG 10–15 で最も画になる、CFG 20 では過飽和

- Euler a は stochastic 性が強く、同じ seed でも CFG を変えると構図が大きく変わる

- LMS / PNDM は古い Sampler で、CFG 7 以上で目鼻の細部破綻が出やすい

詳細は README.md と 3 枚のメイングリッドをご覧ください。

## 使い方

1. ZIP を展開 → README.md を最初に読む

2. grid_seed5307_rank1.png でグリッドの読み方を確認(横=CFG、縦=Sampler)

3. 自分の作品で使いたい Sampler/CFG の組み合わせを 55 マスから選ぶ

4. metadata.csv でその画像の 全パラメータ + seed を参照、自分の環境で再現

## 使用モデル

- RealCartoon3D v18(SD1.5、RCNZ)

- 配布元: https://civitai.com/models/94809

- ライセンス: 作者が「outputs に権利主張せず」と明文化

本商品にはモデル本体(.safetensors)は同梱していません。生成画像のみの提供です。

## 注意事項

- 画像はすべて 512×512 px、20 ステップで生成されています

- aesthetic スコアは LAION の自動評価値で、人の好みと完全一致しません

- ネガティブプロンプトには EasyNegative(textual inversion)が含まれます

## 関連商品

- 同じ baseline seed・同じプロンプトで 「Negative Prompt 30 種を ON/OFF 検証」 → P5

- 同じ baseline seed で 「2 モデル比較(dreamshaper × realcartoon3d)」 → P1

セット購入で論点を立体化できます。