"Trending on ArtStation" trained without a dataset

データセットは必要なく、単語のみで学習可能。

テキストのみを使用し、2400ステップ（2台のA6000で約7時間）で学習済み。
https://github.com/ntc-ai/conceptmod

最初の2000ステップ用の学習プロンプト：
"=trending on artstation, 8k, ultra hd|boring=exciting|drab=captivating|1woman%generic woman wearing generic clothes:0.003|1woman%woman wearing many unique tasteful accessories and a cute outfit:-0.003|@monochrome--|@black and white--|@text--|@written words--"

• 無条件部分を「trending on artstation, 8k, ultra hd」へ引き寄せます。

• 「boring」を「exciting」に、「drab」を「captivating」に引き寄せます。
  更新：これは置き換えではなく、引き寄せです。置き換えるには追加の%項が必要です。readme.mdをご参照ください。

• 「monochrome」、「black and white」、「text」、「written words」の出現頻度を低下させます。

• 「generic woman wearing generic clothes」からの「1woman」の類似度を少し低下させます。

• 「woman wearing many unique tasteful accessories and a cute outfit」への「1woman」の類似度を少し高めます。
  更新：これらの用語の逆転かもしれないですね。ハハ。

次の400ステップ用の学習プロンプト：
"@#|1woman=ugly manly sad wretched:-0.1|1woman=woman wearing many unique tasteful accessories and a cute outfit|nipples--:0.1|cleavage--:0.01"

• @# 演算子で無条件概念を固定します。

• 「nipples」の出現頻度を0.1、「cleavage」を0.01低下させます。

技術は https://github.com/rohitgandikota/erasing を基にしています。
モデルは /model/13565/criarcys-fantasy-to-experience を基にしています。