knollingcase-embeddings-sd-v2-0
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モデル説明
オリジナル投稿: HuggingFace by ProGamerGov
このリポジトリに含まれる埋め込みモデルは、768px の Stable Diffusion v2.0 モデル用に訓練されています。この埋め込みは、SD v2.0 をベースとするすべてのモデルで動作します。
現在、kc32-v4-5000.pt および kc16-v4-5000.pt の埋め込みが最も効果的であるようです。
埋め込みファイルをダウンロードしたら、何らかのトリガー語として使用したい名前にファイル名を変更してください。たとえば、「knollingcase」をトリガー語として使うために、ファイル名を "knollingcase.pt" にリネームしました。
HuggingFace リポジトリの ReadMe に例としてプロンプトワードが掲載されており、この埋め込みモデルは v2.0 をベースとするすべてのモデルで正常に動作します！
Knollingcase v1
v1 埋め込みは、バッチサイズ 2、テキストドロップアウト率 10%、16 ベクトルを使用して Automatic1111 の WebUI で 4000 イテレーション分訓練されています。高品質なキャプションを備えた合計 69 枚のトレーニング画像が使用されました。
Knollingcase v2
v2 埋め込みは、バッチサイズ 4、テキストドロップアウト率 10%、16 ベクトルを使用して Automatic1111 の WebUI で 5000 イテレーション分訓練されています。高品質なキャプションを備えた合計 78 枚のトレーニング画像が使用されました。
Knollingcase v3
v3 埋め込みは、バッチサイズ 4、テキストドロップアウト率 10%、16 ベクトルを使用して Automatic1111 の WebUI で 4000〜6250 イテレーション分訓練されています。高品質なキャプションを備えた合計 86 枚のトレーニング画像が使用されました。
Knollingcase v4
v4 埋め込みは、バッチサイズ 4、テキストドロップアウト率 10%、Automatic1111 の WebUI を使用して 4000〜6250 イテレーション分訓練されています。高品質なキャプションを備えた合計 116 枚のトレーニング画像が使用されました。
使用方法
埋め込みを使用するには、ファイルをダウンロードしてから、希望のトリガー語にファイル名を変更してください。これらの埋め込みは kc8、kc16、kc32 で訓練されていますが、任意のトリガー語でも動作するはずです。
Knollingcase パターンとは、スリム（たとえばサイエンスフィクション風）な隔離ケースに、透明な壁を備えたコンセプトを含み、ミニマムな背景を持つスタイルとされています。
推奨プロンプト:
推奨ネガティブプロンプト:
ぼけ, プレイモデル, カートゥーン, アニメ風, 水中, Photoshop
推奨サンプラー:
DPM++ SDE Karras（例の画像で使用）または DPM++ 2S a Karras