djz Glitch Wave

デモ画像は Danger Zoo ~ Johnsons Negative TI Collection ~ を使用しています。
Lora バージョン: djzGlitchWave

この「強調されたスタイル」モデルは、Stable Diffusion 2.1 用のいずれかのモデルと併用してマージすることを想定しています。

私は、50/50 のブレンド（0.5）でマージした後に、プロンプトの重み付けを使ってアーティスティックなグラデーションをコントロールすることを推奨します。

automatic1111 でのマージモデルプロンプトの例：

(glitchwave:1) (othermodeltoken:1)

「djz」と「V21」を取り除いた部分が、モデル内で概念を呼び出すために必要なトークンです。全例は、単一の「Raw Token」であり、他の単語は含まれていません。トークンは大文字・小文字を区別し、ほぼすべてのモデルにおいてファイル名と一致します。

これらのモデル同士を異なる値でマージすることも可能です。モデルをペアにした後、その結果として得られるモデルをさらにマージすることもできます。このようにして、抽象的概念を組み合わせてからトークンの重み付けを調整することで、望む結果を実現できます。もちろん、すべてのトークンを排除するには、出力をもとに新しいカスタムモデルをトレーニングすればよいので、結局は1つのトークンに戻ります。