Bold LoRA for Anima

（※日本語説明は下部にあります）

A slider for line weight. No trigger word needed. Apply it with a positive weight for thicker lines, negative for thinner. It is trained so that the rest of the picture stays as close as possible to what you get without the LoRA.

Intended range is -2 to +2. It will thicken lines up to around +5 without falling apart, but the stronger you push it, the more the model starts reinterpreting the picture.

Tested with the Anima turbo LoRA at 10 steps / CFG 2 / Euler. It works without the turbo LoRA as well.

Trained with Copita, a standalone app I built myself that makes a difference LoRA from a single pair of images. It uses the copy-machine LoRA method, so you can extract a style even from one picture. The app is distributed here:

Copita: Train an Anima / SDXL Style LoRA from a Single Image

The making of this Bold LoRA is written up here. To strip out everything except the change in line weight, several Bold LoRAs were merged together:

How to Create a Bold LoRA for Anima

Bold LoRA for Anima

線の太さを動かすスライダーです。トリガーワードを使用する必要はなく、プラスで適用すると太い線に、マイナス適用すると細い線になります。絵の内容ができる限りLoRA未適用時と変容しないように学習しています。

-2〜+2での運用を想定しています。+5程度までなら破綻せずに線を太く出来ますが、強度を強めるほど絵の変容（再解釈）が起こりやすくなります。

Animaの高速化LoRAを併用し、10ステップ / CFG 2 / Euler で動作確認しています。高速化LoRAなしでも動きます。

1組の画像ペアから差分LoRAを作るスタンドアロン学習アプリ「Copita」を自作して学習しています。いわゆる「コピー機LoRA法」を使い、1枚絵からでも画風を抽出することができます。アプリは以下のFANBOX記事で配布しています。

コピー機LoRA学習アプリ「Copita」公開！Anima/SDXLで1枚絵からLoRA学習

今回のBoldLoRAの作り方はこちらの記事にまとめています。線を太くする以外の余計な学習内容を排除するため、複数のBold LoRAをマージする方法を採用しています。

Anima用Bold LoRAの作り方　Copita v1.2で線幅スライダーを高精度化