Store Bought Gyoza (餃子Mix)

饺子皮是工厂做的，可是我承诺质量很好。比手工还好吃！

描述：

一种风格化的动漫模型。该模型是尝试将我非常喜爱的MouseyMix模型的纹理效果，应用到具有更真实人体比例的角色上的成果。名字中的“Gyoza”部分来自“Gyokai”与“Zankuro”两个词的缩写，这两位是MouseyMix训练所用的艺术家。而“Store Bought”则源于该模型的“骨骼”——即主要构图元素——是基于SD-Silicon，更准确地说是Silicon-29。SD-Silicon使用了autoMergeBlockWeight技术，一种自动化模块合并技术，因此这个饺子是“机器制作”的。换句话说，工厂做的，商店买的。

该模型的优势在于：你获得的是一种非常柔和的插画风格，具有明亮的纹理，同时具备极强的场景与风景表现力。V3与V3.2最适合生成动漫女孩。VV(5)最为强大，但也是最难以驾驭的。如果你真想生成一些酷炫且独特的东西，就用它。

方法论：

所有内容均在此HuggingFace仓库中，包含配方说明。我详细讲解了每一步，并附上了所有公开资源的链接。如果你有任何问题，不要犹豫，欢迎评论。我坚信以开源方式研究Stable Diffusion模型混融，因此我会回答你关于过程中的任何疑问。本模型大量使用了Block Weight Merging技术，因此我建议你先从UNet Blocks的基础知识开始了解。

但如果你想要一个大致的通用经验法则，我们本质上是将模型混融过程拆分为两个部分：图像构图/风景布局部分，以及纹理部分。前一部分可以通过将任何高细节动漫模型与Silicon-29进行反余弦Block Weight Merging获得。我喜欢使用DetailedProject的变体。然后，在调优纹理部分以达到你想要的质感后，再将纹理部分与构图部分进行余弦Block Weight Merging。之后，根据个人口味进行微调，即可完成。

此外，在3.5D阶段的实验性探索基础上，最终达成VV版本，引入了一种新的块权重公式，用于在中段混合公式中传递模型的解剖感知，以及混合过程中用到的模型的风格/纹理感知。这使得我们能够将各种基于CSRB的混合所具有的类似油画质感纹理，应用到更普通的动漫混融模型的身体构图上。详见此HuggingFace仓库，其中包含部分热门模型的详细说明与概念验证混合示例。

最后，如果你真对我的这个“傻瓜”检查点感兴趣，我将所有工作进展及失败版本均保存在这里。这是一个私有仓库，需要加入LMFRS才能访问。

皮子是买的，可是馅子是新鲜的。

使用说明：

通用的SD1.5基本规则均适用。除此之外，这是我个人的建议：

任何负面提示基本上都能够正常使用。我喜欢使用AuroraNegative（以及KHFB），因为这是一个轻量级但非常强大的负面嵌入，对图像扭曲较小。不过，由于混融组件本身继承了一些“负面”词汇，通常自然的负面提示在大多数情况下已足够有效。

Clip skip的设置至关重要。Clip Skip 2 通常可获得类似“NovelAI”的标准生成效果，或尽可能接近的效果；但使用后期版本，尤其是VV版本，将Clip Skip设为1会带来真正动态且有趣的结果。如果你追求宽幅视角，建议尝试Clip Skip 1，或许会带来惊喜。

版本3.2、3.5D和V(5)均内建了VAE。早期版本……说实话，我甚至记不清它们是否自带。V(5)强烈建议搭配其自带VAE使用，否则光照效果过于强烈，输出可能过曝。

最后说明：

请在使用此模型生成图像时不要删除元数据，或至少标明你使用的是GyozaMix。我其实并不在意你如何使用该模型——就算我想阻止也做不到，但看到大家用GyozaMix创作出的精美作品，我真的很开心。就这样了。现在，它已进入这个世界，请随意使用吧。