สมาชิก PixAI
PixAI
PixAI
Generate
Sign in
หน้าหลัก
สร้าง
โมเดล
Studio
NEW
ประกวด
สร้างด้วย Mio.2
กล่องเครื่องมือ
NEW
Guide

User LoRA

XL
อื่นๆ

DocicsXL – Dan Mora x Celestin Western Comic Style

เครื่องมือ AI
  • เครื่องมือสร้างอนิเมะด้วย AI
  • เครื่องมือสร้างภาพ AI
  • เครื่องมือสร้างแอนิเมชัน AI
  • เครื่องมือสร้างฟิกเกอร์อนิเมะ
  • เครื่องมือสร้างชีทตัวละคร
  • เครื่องมือสร้างปกนิตยสาร
  • เครื่องมือสร้างตุ๊กตาสำลี
  • เครื่องมือสร้างรูปปั้นยักษ์

สำรวจ

  • แท็กที่กำลังได้รับความนิยม
  • อันดับ
  • ตลาดโมเดล
  • ประกวด
  • ข่าว

เกี่ยวกับ

  • Guide
  • วิธีใช้ PixAI
  • Tsubaki.2
  • รู้จักกับ Mio
  • กฎเนื้อหา

ราคาและความช่วยเหลือ

  • สมาชิก
  • แพ็กเครดิต
  • ติดต่อ

แอปมือถือ

  • ดาวน์โหลดแอป PixAI
  • App Store
  • กูเกิล เพลย์
© 2026 PixAI
  • ข้อกำหนดในการให้บริการ
  • นโยบายความเป็นส่วนตัว
  • นโยบายลิขสิทธิ์
  • Attributions
  • กฎหมายว่าด้วยธุรกรรมทางการค้าเฉพาะ
DocicsXL – Dan Mora x Celestin Western Comic Style - AI Model cover image
อัปโหลดเมื่อ
21 ม.ค. 2569 22:16
การใช้งาน
100
รีวิว
ยังไม่มีรีวิว
คีย์เวิร์ด

docicsxl

สิทธิ์
  • Allow image generation & sharing
  • อนุญาตให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดโมเดลของคุณ
  • เชิงพาณิชย์

คำอธิบาย

Style mix LoRA based on Dan Mora + Celestin.

Trigger word: docicsxl

This is a personal style mix aiming to blend Dan Mora’s linework with Celestin’s cleaner rendering, while reducing the heavy orange color grading that Mora’s colorists often use.

I experimented with tagging things like Ranger Slayer, Superhero Costume, and Super Sentai mostly for fun — Ranger Slayer didn’t fully learn, but the superhero tags ended up creating some interesting mash-up costumes.

The LoRA tends to:

Slightly change style when using superhero costume or Power Rangers tags

Add chest logos when using bodysuit + Power Rangers tags

Stay stable up to high CFG (surprisingly doesn’t melt after 7)

If characters start appearing in the background, add these to negative:

multiple girls

multiple boys

speech bubble

english text

comic

Recommended Settings

Weight: 1.0 (Works from 0.35 – 2.0, I mostly use 1.0)

CFG: 2 – 10 Sweet spot for me: 6

Feel free to experiment with both weight and CFG.

It’s not perfect, but I’m happy with where it landed after 7 attempts.

Training Details (for the nerds)

Images: 1184

Repeats: different per set

Epochs: 14

Steps: 3806

Batch size: 7

UNet LR: 0.0004

Text Encoder LR: 0.0001

Dim / Alpha: 64 / 32

Optimizer: Adafactor

Noise offset: 0.05

PyTorch memory enabling + Kyoha batch handling was a pain in the ass, but it worked.

คอมเมนต์