djz Neon Peaks

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

これらの「強調されたスタイル」モデルは、Stable Diffusion 2.1 用の任意のモデルと併用・マージすることを想定しています。

私は、0.5（50/50ブレンド）でマージした後に、プロンプトの重み付けを使ってアスレチックなグラデーションを制御することをおすすめします。

automatic1111でのマージモデルプロンプトの例：

(neonpeaks:1) (othermodeltoken:1)

「djz」や「V21」を省略した残りの部分が、モデル内でそのコンセプトを呼び出すのに必要なトークンです。すべての例では、単なる「Raw Token」のみを示しており、他の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も可能です。また、モデルをペアにして、それらの結果をさらにマージすることもできます。この方法により、抽象的な概念を組み合わせ、トークンの重み付けで望む結果を実現することが可能になります。もちろん、すべてのトークンを排除したい場合は、出力を元に新しいカスタムモデルを学習させればよいので、結局は単一のトークンに戻ることができます。