FluffyMix

V4がリリースされました！

このバージョンは、V3と同じモデル（アップデートされたエポック版）を使用しつつ、新しいベースとしてDeliberate V2を追加しました！Deliberateと526Mixは、67%の526Mixと33%のDeliberateの平均重みでマージされ、以前のバージョンで526Mixが使用されたのと同じように利用できます。さらに、このマージではComfyでブロック重みマージを用い、e6-laion + Polyfur部分とFluffyRock NoPE部分を0.5 CLIPマージで統合し、その結果をV3と同様にP.A.W.F.E.C.Tにトレイン差分として適用しています。最後に、このモデルの名前は記憶しやすくなるよう、正式にFluffyMixに変更されました。

V3がリリースされました！

このバージョンでは、fluffyrock-NoPE-e144-terminal-snr-vpred-e63.safetensors、e6-laion-576-704-832-lion-e81-terminal-snr-vpred-e30.safetensors、polyfur-lion-e87-terminal-snr-vpred-e36.safetensors、pawfect-alpha-e48-None.safetensors、および526Mixのv1.5を使用しています。e6-laionはPolyfurと同様に動作し、MiniGPT4で自動キャプションされた写真を含んでいますが、e6-laionはBooruサイトからのアニメスタイルの画像にも学習されています。e6-laionとPolyfurは、このミックスの目的で0.5の重み平均マージで統合されています。FluffyRock NoPEはFluffyRock Vpredと同様に動作し、両モデルは同じデータセットを使用し、ともにv-predictionですが、FluffyRock NoPEはモデルのテキスト解釈部分を変更して位置エンコードを排除しており、トークン制限を必要としません。しかし、この特性がマージを通じて伝わるかどうかは不明です。ただし、NoPEはその兄弟モデルとは異なり、より好ましい審美的な結果を生み出したため、選択されました。最後に、P.A.W.F.E.C.TはFurAffinityからの画像で学習された別のv-predictionモデルです。このモデルの特徴はその審美性とタグ付けにあり、FurAffinityのタグは多様で稀薄であることが多く、画像のタグ付けが不完全だったり、珍しいタグが使用されたりします。このため、P.A.W.F.E.C.Tはこのミックスに独自のタグ付けと審美性を提供します。

V2がリリースされました！

このバージョンでは、polyfur-lion-e76-terminal-snr-vpred-e25.safetensorsとfluffyrock-576-704-832-960-1088-lion-low-lr-e126-terminal-snr-vpred-e99を526Mixと混合することで、モデルにさらに優れた知識と審美性を提供しています。Polyfurは、そのデータセットにMiniGPT4で自動キャプションされた高品質な写真とフューリー画像の両方を含めようとする点で特異です。これにより、両者の長所を兼ね備えた結果が得られます。このモデルはまだ開発初期段階ですが、十分な専門的知識を備えており、このミックスの品質を大幅に向上させています。

fluffyrock-576-704-832-960-1088-lion-low-lr-e126-terminal-snr-vpred-e99と/model/15022/526mix-v14の非公式マージは、automatic1111のSupermerger拡張機能を用いてトレイン差分で実行されました。

トレイン差分の説明はここにあります：https://github.com/hako-mikan/sd-webui-supermerger/blob/main/calcmode_en.md#train。この手法がこのモデルの存在を可能にしています。簡単に言えば、このモデルはa1111のSupermerger拡張機能を用いて、以下の設定で526MixとFluffyRock vpredをマージしています：526MixをモデルA、fluffyrock vpredをモデルB、v1-5-pruned（SDベースモデル）をモデルCとして、マージモードを「add difference」、計算モードを「train difference」に設定し、アルファを1に、出力をfp16 safetensorsとして保存しています。

このモデルには設定ファイルとCFG Rescaleが必要です。設定ファイルをダウンロードし、Stable Diffusionのモデルフォルダ内の通常のモデルの横に配置してください。a1111を使用する場合、CFG Rescale拡張機能をこちらからインストールしてください：https://github.com/Seshelle/CFG_Rescale_webui。Comfyを使用する場合、https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_experimentsからsampler_rescalecfgファイルをダウンロードし、カスタムノードフォルダに配置してください。推奨設定はCFG：7.5、CFG Rescale：0.7です。

この成果の功績はFurry Diffusion Discordのzatochuに、526Mixの開発は526christianに、FluffyRockの開発はlodestoneに帰します。