さて、以前の記事でfreeuについて調べて検討したのですが、最終的に面倒だからデフォルトもしくは公式推奨値でしちゃったりしてました。ところが、forgeで、kyohaHRFixなるものが出てきたおかげで併用する選択肢が出てきてしまいました。deforumを使用する場合は、併用した方が良い結果になると思いますので、そこそこ切実な内容です。

そう言った中、たまたま、上のリンクにあるForgeのDiscussionの記事があり、それを踏まえつつ色々試してみたという内容になります。

イラスト系の場合は公式推奨値でなんとかなる場合もありますが、たまに失敗したりアーチファクトが出たりして良い画像にならない場合もしばしば経験してきたので、試してみたという話です。
個人の経験のため、最適では無いとは思いますのでご了解ください。

公式のおすすめ　SDXLの数値

b1: 1.3
b2: 1.4
s1: 0.9
s2: 0.2

公式が勧めている、値の調整値は以下の様に記載がありました。
b1: 1 ≤ b1 ≤ 1.2     公式の値はすでに超えている・・
b2: 1.2 ≤ b2 ≤ 1.6
s1: s1 ≤ 1
s2: s2 ≤ 1

その他、公式で参考に別な方の事例のリンクを貼っていました。
2つ提示します。

Nasir Khalidさんの推奨値

FreeU SDXL: Optimal Parameters | UNET-FreeU-SDXL – Weights & Biases (wandb.ai)
b1：1.1
b2：1.2
s1 ： 0.6
s2： 0.4

Sebastianさんの推奨値

FreeU - SDXL (Simple) - SDXL FreeU | Stable Diffusion Workflows | Civitai
b1：1.10
b2：1.15
s1：0.85
s2：0.35

大体似通った数値になってます。

しかし、今回の議論されていた記事で取り上げた数値が以下です。

サイトにあった設定値

b1：1.66
b2：1.98
s1：3
s2：1.41
と全く異なるものでした。
このサイトでの議論としては、アニメモデルの場合と実写では違うだろうという事でした。
個人的にs値をここまで大きくするという発想がなかったので驚きました。

という事で、設定値を試してみました。

使用モデル
RunBullXL：ポニー系のやつです。すぐにアニメ寄りになる特徴があります。

DPM++ 2M SDE Heun Karras
ステップ20
CFG 5
kyoha HRFixあり

プロンプト
score_9, score_8_up, score_7_up, best quality, masterpiece, [source_anime:photo:0.01], irl, real:1:1, eye_focus, ultrarealistic, photorealistic:1.1, natural skin:1.1, detailed skin:1.1, BREAK, 1girl, japanese, (upper half body), lookin at viewer, BREAK, (in festivals:1.1), (shops), (street), (firework),uncensored, prefect lighting, very aesthetic, best quality, masterpiece

公式推奨の設定で作成した画像

サイトにあった設定値で作成した画像

kyohaHRFix無し

という事で、ぼやけてしまいました。
おそらくは使用しているモデルによる差だと思われます。

Nasir Khalidさんの推奨値で作成した画像

Sebastianさんの推奨値で作成した画像

それぞれいい感じの設定だったかと思いました。
ただ、今回取り上げたサイトの議論の内容からS値を高くしてみたいという誘惑があり、その検討をしてみました。
その過程で感じたことですが、s1とs2の数値に関しては、0.5もしくは0.7の差があると安定しやすい印象がありました(このモデルの特性の可能性もありますが)。
公式の推奨値も同様の差になっています。

また、s1の値が高すぎると背景描写が乏しくなったりします。
b1.2に関しては、kyohaHRFixをしている影響か高くすると破綻しやすくなってきます。

検討した値①　b1, b2高め設定

b1：1.66
b2：1.98
s1：0.85
s2：0.35

肌の雰囲気などはとても良いのですが、失敗例が多い傾向にありました。マスクをする比率が凄く高かったです。

検討した値②　s1, s2高め設定
b1：1.2
b2：1.4
s1：1.5
s2：1

検討した値③　s値を下げたもの

b1：1.3
b2：1.4
s1：1.2
s2：0.7

検討した値④　b値、s値を下げたもの

b1：1.1
b2：1.3
s1：1.2
s2：0.7

こういった数値をベースにして、モデルに合わせて調整するのが良いかと思います。

このモデルに関しては、追加したプロンプトへの追従は一番最後のものが良い印象がありました。

(Jumping up and down with joy, arms raised in triumph, and an ecstatic expression:1.15)を追加したもの。ジャンプはしてくれない。。。

(A face glowing with admiration, eyes wide, lips slightly parted in a smile, as if witnessing a breathtaking performance:1.2)を追加したもの

FreeUとkyohaHRFixを併用すると、一定頻度で変な画像が出ますが、今回のような設定だと若干その頻度が減るかと思いました。
今回使用したモデルだと、肌の感じが通常生成よりは実写よりになる効果が感じられました。

ちなみにイラスト系もこの数値で使用できます。イラスト系の方が数値への対応の幅が広い気もします。

最後のと同じ設定で作成したもの