Arc Naked Singularity

고전 회화에 치우친 일반 모델입니다. 애니메이션 스타일을 일부 구사할 수 있지만 핵심 역량은 아닙니다.

MangledMerge, Cheyenne, FabledIllusion, c0rruptf33d의 계보를 포함하며 기술적으로는 manmaruMix도 포함합니다. 저는 Hako Mikan의 Elemental supermerger를 사용하여 세 가지 주요 모델을 결합하는 수많은 가능한 방법을 테스트했고, 파이썬 스크립트를 사용해 좋은 설정을 가상으로 학습시켰습니다. 또한 c0rruptf33d의 일부도 가상 학습했는데, 이 모델이 보이는 것보다 더 유연하다는 사실을 인지했기 때문입니다. 어느 정도 만족스러운 결과를 얻은 뒤, 저는 모든 주목을 집중하여 '병합'을 조화시키기 위한 강화 LoRA를 학습하기로 결정했습니다. 아이디어는, 이 병합 모델이 많은 개념에 대해 거의 올바른 경향을 보이므로, 약간의 학습만으로도 주어진 개념을 이해하는 적절한 모델을 자동으로 선택할 수 있을 것이라는 것이었습니다. 이 방법이 성공한 것 같습니까? 적어도 학습 데이터에 포함된 개념이며, 세 모델 중 하나에 해당하는 개념이라면, 모델이 이를 잘 포착한 것 같습니다. 최소한 이 모델은 그 자체로 능력이 있으며, 현재로서는 더 많은 자원을 투입하지 않고는 더 나은 개선 방법을 보이지 않습니다.