djz Cubic Singularity

デモ画像では Danger Zoo ~ Johnsons Negative TI Collection ~ を使用しています。
Lora: djzCubicSingularity

これらの「強力なスタイル」モデルは、Stable Diffusion 2.1用の任意のモデルとマージすることを目的としています。

私は0.5（50/50ブレンド）でマージすることを推奨し、アスティックグレードを制御するためにプロンプトの重み付けを使用します。

automatic1111でのマージ済みモデルのプロンプト例：

(cubicsingularity:1) (othermodeltoken:1)

「djz」と「V21」を除外した残りの部分が、モデル内で概念を呼び出すために必要なトークンです。すべての例は、他の単語を付け加えずに純粋なトークン（Raw Token）です。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に一致します。

これらのモデルを異なる値で相互にマージすることも可能です。また、モデルをペアにした後、その出力をさらにマージすることもできます。この方法により、抽象的な概念を統合し、トークンの重みを調整することで、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単純に学習すればよいです。その場合、結果として1つのトークンに戻ります。