LandscapeBING v1.0/冰醋酸 百变景观v1.0/Architecture
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このバージョンについて
モデル説明
zzz兄の提案を聞き、モデルに検索しやすく識別しやすい名前を付けました。モデルの内容は以前のバージョンと同じです。
このモデルはさまざまな風景のコンセプトを描画できます。皆さんが楽しくお使いいただけることを願っています。
プロンプト：
花：garden、flower は他の単語と組み合わせて使用可能。gravel road と組み合わせると、灰色の砂利道が描画されます。
駅：yz_station、service station とその他の建築関連の語と組み合わせると、駅関連の画像が生成されます。
古典庭園：SZYL、east asian architecture、architecture と組み合わせると古典庭園が生成されます。他の語と組み合わせると、石などとともにそのスタイルのグループが描かれます。
秋の風景：autumn、autumn leaf tree と他の語を組み合わせると、秋の葉の樹種とトーンが現れます。
夜景の照明：night、light と他の語を組み合わせると、深夜の夜景照明効果が生成されます。
雨の風景：rain、fog。複数回入力して重みを上げると、雨の風景が描かれます。
ランダム条件では、ZHIGAN というトリガーワードを入力すると、画像のスタイル効果が向上します。
材質面では、木（wooden）とレンガ（brick）に対して学習されています。
自然言語で長い文を用いて記述することをお勧めします。生成されない要素は、複数回入力してください。
横長の画像を推奨：1024×576 が適しています。CFGは7以下が良いです。LoRAを追加した後に過剰適合が深刻な場合は、CLIPスキップ層を4.6に調整してみてください。
画像の過剰適合を抑えるために、動的CFG係数（プラグイン）の有効化を検討してください。
bad-picture-chill-75vなどのネガティブエンベッディングと組み合わせて使用できます。
GPTで自動入力したプロンプトの効果は良好です。
ControlNetと組み合わせた効果も満足できます。国内の学生課題として十分に使えます。
このモデルは自ら練成・混合した風景用の大規模モデルであり、以下の特徴を持っています：
このモデルはやや過剰適合の方向性を持つモデルです（数語入力するだけで美しい画像が生成されます）。汎用性はそれほど高くなく、スタイルもしばしば過剰適合します。大規模モデルの高基準で評価すれば、優れたモデルとは言えません。しかし、より多くの人々がSDを使って風景を美しく描けることを示したいと思い、公開することに決めました。皆さんに少しでもアイデアを与えることができればと考えています。
このモデルは以下のような人々に適しています：SDを始めたばかりで、すぐに美しい画像を生成したい人、LoRAを自力で学習できない人、プロンプトの使い方や美しいカードを引きたい人、大規模モデルを使って短期間でいくつかの良い画像を描きたい人。
このモデルは以下のような人々には適していません：複数のモデルを試した後に、自力でLoRAを学習したい人、初心者期を終えた後、自分の訓練で長期的に大規模モデルと組み合わせて画像を生成したい人（この点では、引き続きchillを推奨します）、過剰適合に近いモデルをダウンロードし、SDの効果は主に大規模モデルに依存すると誤解している人。
このモデルは今後の国内の授業で使用される予定です。
作者のQQ名：氷酢酸（もしグループの誰かが私を知っていたら、嘿嘿）