AstolfoMix-SD2

15个模型（12个UNET + 4个CLIP）的异构融合。详情请参见这篇文章。在“半官方发布”前，可前往HuggingFace模型页面预览。本版本内容/理论不重复SD1版本的内容，以下内容专属于SD2。

摘要

我推出AstolfoMix-SD2，这是一个专注于“打造一个实用的SD2.1模型”的融合模型，此前SD2及其微调变体（尤其是WD1.5）的历史可谓灾难性。当前它为动漫风格。她不是Astolfo，但依然如此可爱！

引言

SD2.1是验证原创理念的最佳试验场。SD2及其所有微调模型（尤其是WD1.5）的整个历史是一场彻头彻尾的悲剧。如果我的融合结果能从一堆完全无用的模型中衍生出合理的效果，我将发现更多独到的成果，并更接近真相。

方法论

与SD1“即使随机选取模型也能工作”不同，（谨慎的）模型选择是一个NP困难（O(N!)）问题。然而，通过视觉检查进行模式识别（因总数仍为23），问题被简化为核心概念：“Replicant-V3 UNET + WD1.5B3 CLIP”。经过进一步匹配，本版AstolfoMix选出了10个UNet与4个CLIP/TE。

此次我将频繁使用stable-diffusion-webui-model-toolkit，因为需要持续提取并导入UNET/CLIP。它还将模型保存为FP16 safetensors格式——这是通用、可靠且节省磁盘空间的标准格式。目前我已生成80多个模型，数量庞大（O(N) 空间复杂度）

（图像与步骤略去，详见我的完整GitHub页面）我进行了数轮全局对比，逐步缩小模型范围，最终仅选出了已发现的SD2.1模型中的一半。