OAT スイープ: 各軸についてベースライン以外の値を 1 つずつ振り、他の軸はベースラインに固定。緑枠の行・列がベースライン構成です。
ベース画像 10 枚 × 11 構成 = 最大 110 生成。
パラメータの読み方
- control_strength
- ControlNet が depth/edge マップにどれだけ忠実に従うか。高いほど元画像の構造（壁・天井・窓位置）が固定され、低いほど生成側の自由度が増す。
- image_to_image_strength
- 元画像のテクスチャをどれだけ持ち越すか。ControlNet で構造は別途固定されるので、テクスチャ持ち越し（img2img）は弱めが推奨（モデル作者推奨 0〜0.25）。
- lora_strength
- 学習した hacorenove スタイル（トリガーワード経由）の効き具合。高いほど LoRA 色が濃く、低いほど素の FLUX に寄る。
- control_type
- ControlNet が元画像から構造を抽出する方式。preprocess 画像（右列）がどの形式になるかも変わる。
- prompt
- 生成方向を決める文章。値は prompts.json の先頭3件で、それぞれ別系統のインテリアを意図している。
他に固定値として guidance_scale=3.5, steps=28, negative_prompt=(間取り・窓固定系)。詳細は パイプライン 参照。
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
Before（元画像）
ControlNet の control_image として渡される元画像。
Preprocess（depth, baseline）
ベースラインの control_type=depth で抽出した深度マップ。control_strength / image_to_image_strength / lora_strength / prompt 振りでは preprocess は共通なのでここに1枚だけ表示。control_type 軸では各値で preprocess が変わるため、その軸では下に個別表示します。
control_strength スイープ
他軸固定: image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
image_to_image_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / lora_strength=0.8 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
lora_strength スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / control_type=depth / prompt=prompts.json[0]
control_type スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / prompt=prompts.json[0]
prompt スイープ
他軸固定: control_strength=0.6 / image_to_image_strength=0.15 / lora_strength=0.8 / control_type=depth
Before（元画像）
参照用。実験各 combo の after と比べてください。
OAT ベースライン (depth)
OAT ベースライン構成 (cs=0.6, i2i=0.15, lora=0.8, depth, prompt[0]) の生成結果。各実験はこの基準とどう違うかを比較してください。
B. 複数パラメータ組合せ
cs=0.9, i2i=0.4, lora=0.8, depth, prompt[0]
depth と img2img の両方で構造を縛る。窓位置の保持は最強だが、テイスト変換が弱まる
cs=0.4, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
構造ゆるめ × style 濃く。間取りは多少崩れるが hacorenove 感は最大に
cs=0.9, i2i=0.15, lora=1.2, depth, prompt[0]
強構造 × 強 style。間取り完全固定で hacorenove も最大。理想形 or 過飽和
cs=0.75, i2i=0.15, lora=-0.3, depth, prompt[0]
アンチ LoRA + 強構造。hacorenove 色を抜きながら間取りキープ。素の FLUX + 構造保持っぽくなるか
cs=0.9, i2i=0.15, lora=0.8, canny, prompt[0]
canny + 強ロック。線的に構造を取るので、窓枠・家具シルエットが過剰にトレースされるか
D. 困らせるプロンプト
真逆のトーン。LoRA がどこまで hacorenove に引き戻すか
暗・無機方向。dark metal や exposed pipes が LoRA とどう競合するか
部分一致方向（和モダンとの混ざり方）。tatami/shoji が LoRA に乗っかるか弾かれるか
プロンプト空。LoRA + ControlNet だけで何が出るかを見る
トリガーワードなし・中立的プロンプト。LoRA が呼ばれなくても hacorenove 感が滲むか
窓ロック inpaint スパイク: black-forest-labs/flux-fill-dev で窓部分だけを保持し、それ以外を LoRA テイスト全開で生成。
OAT スイープで判明した「全体 control_strength で窓を守るとテイストが死ぬ」というトレードオフを、
制御軸を変えて外せるかの 1 枚 PoC。
試行 #1
dual-lockcs=0.9, i2i=0.4 — 窓は守れるがテイストが弱まる
flux-fill-devhacorenove style interior, bright airy bedroom, light oak fl…試行 #2
dual-lockcs=0.9, i2i=0.4 — 窓は守れるがテイストが弱まる
flux-fill-devhacorenove style interior, bright airy bedroom, light oak fl…試行 #3
dual-lockcs=0.9, i2i=0.4 — 窓は守れるがテイストが弱まる
flux-fill-devhacorenove style interior, bright airy bedroom, light oak fl…試行 #4
dual-lockcs=0.9, i2i=0.4 — 窓は守れるがテイストが弱まる
flux-fill-devhacorenove style interior, cozy bedroom, low wooden bed with…