Objective Reality
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关于此版本
模型描述
重要说明
我不声称这是最佳的写实模型，这也不是它的目的。它作为写实模型表现良好，并在与其他模型相比时，能提供最均衡的概念输出；但其他更专注的模型在渲染特定概念时会优于它。（例如，专门优化生成美女的模型会比这个模型表现得更好）。该模型的设计目标是实现数学上客观（公正、无偏见，即不论你或我主观认为它看起来如何）地平衡当前绝大多数写实模型的权重。它主要被设计为写实概念的通用训练基础，因为它能最大程度地帮助你创建出在各类现有写实模型中保持一致性的LoRA。与其他模型相比，它对更多概念拥有更平衡、更广泛的理解，同时避免了过多的偏见干扰，使得针对特定概念的训练（例如我使用滑块所做的训练）更容易实现。请牢记这一点，请别拿我的苹果和你最爱的橙子做比较。 :)
我会尽量在每个版本中保持生成参数的一致性。这样做有好有坏，因为v1的图像经过了大量人工精选，有时其他版本可能无法完美复现相同的提示。但我希望确保模型在各版本间的差异清晰可见。为避免新增的裸露内容（或其他NSFW内容）或违反使用条款的概念，我可能会对提示进行轻微调整，就像我在v2的一张图中所做的那样。但在这些限制下，我会尽力保持一致性，并仅在必要时做最小修改。结构异常的部分将保持原样——事实如此。
V2 新增内容
对算法进行了大幅修改，以更好地处理权重中的异常值，防止其被放大。
为某些过度表现其特征的模型添加了加权惩罚，仍在调查其原因。
模型数量从42个增加到55个。我没有移除任何模型，但对其中几个施加了惩罚。
添加了两个我正在开发的未发布**奇异（Bizarre）**模型的版本，有助于引入和识别当前模型中尚未涵盖的新手绘与精选概念。
关于
这不仅仅是一次普通合并。我使用了自己开发的自定义合并算法完成此次合并。这是对42个55个精心挑选模型（其中许多是我自己训练的、定制的、未发布的模型）进行的大规模、高计算量合并，每个权重——甚至包括层偏置权重——都与其他所有模型进行了逐一比对，创建了每个权重的均方相似性矩阵，从而精确混合模型权重，在保留所有模型独特性的同时，消除因反复合并相同模型而产生的“近亲繁殖”问题。
结果是一个模型，它客观地融合了众多顶级写实模型的特性，同时包含了某些较冷门模型的独特特征与理解，以及我许多私人未发布的写实训练成果。我最初并未打算发布它，因为它原本是作为我LoRA工作的训练基础而设计的。但我本人对它爱不释手，视作首选模型，因此决定与大家分享。
它非常适合作为写实LoRA的训练基础，由于其用于计算合并的平衡算法，它将大大提升你创建LoRA及其他网络与嵌入模型的成功率，使这些模型比单独在任何一个现有模型上训练时，更广泛地兼容其他写实模型。
权重
各模型版本的信息中包含权重平均值的分解，以及完整的逐权重分解链接。
感谢
我要感谢所有为本模型所用模型做出贡献的创作者，感谢Civitai上的所有人，以及整个社区的辛勤付出。