djz Eco Computer

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

これらの「強力なスタイル」モデルは、Stable Diffusion 2.1に適用可能な任意のモデルとマージすることを想定しています。

0.5（50/50ブレンド）でマージすることをおすすめします。その後、プロンプトの重み付けでアスティックな勾配をコントロールしてください。

automatic1111でのマージモデルのプロンプト例：

(ecocomputer:1) (othermodeltoken:1)

「djz」と「V21」を削除すると、モデル内で概念を呼び出すために必要なトークンが残ります。すべての例は、そのままのトークン（他の単語なし）です。トークンは大文字小文字を区別するため、ほとんどのモデルでは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は可能です。モデルをペアにして、その出力されたモデル同士をさらにマージすることもできます。こうして抽象的概念を融合させ、トークンの重みを調整することで、望む結果を得ることができます。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単純に訓練すればよいです。その場合、最終的に単一のトークンに戻ることになります。