マルサリは20代半ばの秋のミューズです。

マルサリは、鮮やかな存在感を通じて秋の情熱的な本質を体現しています。このテキスト埋め込み（TI）は、くるくるの鮮やかな赤みがかったあごまでの髪と、温かさと強さを放つエメラルドグリーンの目という彼女の印象的な美しさを捉えるために作られました。彼女のかわいらしいほくろのある顔と、柔らかなローズ色の肌は、自然な魅力と活力を醸し出しています。マルサリの特徴には、高い頬骨、繊細なあごのライン、そして大胆でありながら親しみやすい雰囲気を反映する鋭くも柔らかな輪郭の調和が含まれます。

マルサリ TI の変更履歴：

v1 - 初期実験版

AI画像生成技術の洗練における実験的ステップです。彼女の秋を連想させる本質に焦点を当てることで、このTIはデータセットの絡み合いや過度に rigid なプロンプトといった一般的な落とし穴を避けつつ、創造的探求の出発点を提供します。このバランスにより、マルサリはあなたのアートツールボックスにおけるユニークで柔軟なミューズとして輝きます。

embedding merger tool を使用して開発されたこのTIは、顔の特徴と基本的な体型にのみ焦点を当て、背景やアートスタイルはユーザーの創造的解釈に委ねます。このアプローチは過学習を避け、マルサリの核心的な特徴が、素朴な秋の風景から現代的・ファンタジーな設定まで、幅広いシナリオに適応可能であることを保証します。

欠点：バージョン1は、画像から学習された他の顔TIと比較して約2倍のトークンを使用しています。このモデルは実際の画像で学習されておらず、上記で太字で示した主要な特徴以外の顔はかなりランダムになります。気に入った顔を見つけた場合は、そのシードを固定し、プロンプトを調整してください。私はこのTIを、私の好きな顔のワイルドカードとして参照できるように作成しました。

v2 - 計画：顔の特徴の一貫性向上

Snöfrid v2 のプロセスを基に、マルサリの表現を洗練するために以下のステップを計画しています：

画像準備：

• マルサリ v1 から出力された画像を生成し、彼女の決定的な特徴とスタイルを最もよく捉えた画像を厳選します。

• 選んだ画像を ReActor を使用して統合し、Hi-Res Fix で拡大した後、学習用の標準サイズに縮小します。

学習プロセス：

• 初期の安定性のために、SD 1.5 ベースモデル で訓練されたミッドポイントTIから開始します。

• さらに、私の独自の2つの Styles が明確に異なるモデル—一つはイラスト風特徴用、もう一つはセミリアリスティック要素用—を組み合わせて学習を続け、彼女の特徴を一般化し、モデル間の互換性を向上させます。

統合と洗練：

• 最終的なTIをv1とミッドポイントTIと統合し、継続性と洗練のバランスを取ります。統合係数は反復的に調整され、一貫性と多様性の両立を図ります。

目標：

• マルサリのTIが多様なスタイルやチェックポイントに適応可能であることを維持しつつ、彼女の独自のアイデンティティと審美性を保つこと。