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このバージョンについて
モデル説明
v.4.0用：今回は、より多くの画像（正確には1887枚）を使ってモデルを学習させました。これはプリューン済みのモデルであり、VAEは必要ありませんが、必要に応じて使用できます。Clip skipは1で学習されていますが、2でも良好な結果が得られます。（燃焼を避けて優れた結果を得るには、ネガティブ埋め込みの使用を推奨します）
v.3.0用：私が行った作業を説明します。私は英語を話せませんが、できるだけ分かりやすく説明したいと思います。これまでのすべてのバージョンはマージモデルでした。このモデルでは、それぞれ188枚の画像を含む3つの異なるフォルダーを使って、3つの異なるモデルを学習しました。各画像は150ステップ（エポック）で学習されました。3つのフォルダーの画像は互いに異なっていました。どのモデルが最も成功したか決めかねました。すべての3つが非常に良い結果を出しました。そこで、最終的にこの3つのモデルを統合し、1つのモデルとして公開しました。つまり、まずマージ→学習→再マージという流れです。しかし、最も時間と労力のかかったのは学習部分でした。両方の選択肢を同時に選べなかったため、この方法を選択し、「学習が行われた」という点を強調しました。
-*- ヒントをお伝えします… モデルは、最後に学習されたスタイルに傾向を示します。テスト方法は以下の通りです：ネガティブやポジティブプロンプトを一切入力せずに、デフォルト設定（ステップ数20、スケール7、解像度512×512（1.5モデル用））で10〜15回生成してみてください。（画像をより明確にしたい場合は、ネガティブ埋め込みを使わなければネガティブプロンプトを入力しても構いません）このテストで最も多く得られた結果のタイプが、そのモデルの傾向を示しています。-*-
v1.0用：以前のアニメモデルと同様、このモデルも複数のモデルを特定の割合で混合したものです。以下に混合元のモデルをリストしますが、混合比率は明示しません。これらのモデルを作成された方々に感謝します。
超現実的な画像の作成に最適です。一部の単語はモデルがNSFWを生成するよう強制する可能性があります。Hires fixを使用して解像度を上げると、壮観なビジュアルが得られます。小さな解像度の画像では顔に問題が生じることがあります。そのような場合は、adetailerなどのアプリケーションをご利用ください。
VAEの使用は不要です。
顔の修復ではなく、Hires fixで解像度を上げることをお勧めします。
今後も開発を継続します。