RM: Experimental Base Merge
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モデル説明
RM02a: 実験的ベースマージ
以前に公開したリファレンスモデルRM01を更新します。ライセンス問題による変更内容や使用時のライセンス処理について詳細に調査したところ、扱いにくい点が判明したため、新たなリファレンスモデルを定義します。既存のモデルには変更はありません。
今回は、CIVITAIで、
No selling model
No generation services
ライセンス制限を超えるモデルは除外しました。RM01と同様に、ダウンロード数を基準に5種類をマージします。大まかに分けて、2,5D、Photo Asian、Photo European、Anime、Cute Animeの5種類であり、これはRM01と同様です。
以上の5種類を均等にマージしました。
今回はそれぞれの最新版を使用しましたが、ベースモデルとしてやや学習が過剰であると感じたため、v15の基礎モデルを10%戻してみました。
多くの要素を混合したため、基本的なスタイルは写真よりやや絵画調です。顔の特徴はアジア系と西洋系の中間的な印象で、おそらくうまく機能していると思います。((realistic))のようなタグを追加すると、そのままでもかなり良い仕上がりになります。
今後、これらのモデルのライセンスに変更があっても、このモデルのライセンスには影響を与えないはずなので、ほぼ最終版であると考えています。他の企業による生成や販売が可能なライセンスに基づく標準モデルの作成も可能かもしれません。
リファレンスモデルを使用することで、マージモデルの作成が非常に効率的になります。リファレンスモデルを使わなくても、リファレンスモデルをベースとしたLoRA対応のckptを使用することで同様の効果を得られます。ckpt LoRAはスタイルLoRAとしても利用でき、AI画像生成の多くの場面で効率化を実現します。
RM01
これは、同じ重みで有名な5つのモデルを単純にマージしたものです。
epiCRealism 3 (c)epinikion
ダウンロード数が最も多かった4つの学習済みckptと、異なるスタイルのアニメモデル（それらの旧バージョン）です。
つまり、RM01はv1-5-pruned-emaonly.safetensorsの代替品であり、単独で使用することを意図していません。
詳細は私の記事をご覧ください。
このモデルだけで最高の画像が得られると期待しないでください。ただし、良い画像を生成できないとは言っていません。