djz Retro Wave

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

これらの「強力なスタイル」モデルは、Stable Diffusion 2.1 向けの任意のモデルと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）でマージした上で、プロンプトの重み付けを使ってアステティックなグレードを制御することを推奨します。

automatic1111 でのマージモデルの例：

(retrowave:1) (othermodeltoken:1)

「djz」と「V21」を削除すると、モデル内でコンセプトを呼び出すために必要なトークンが残ります。表示されたすべての例は、単なる「リードトークン」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。

これらのモデルを異なる値で互いにマージすることも可能です。モデルをペアにして、その結果得られたモデルをさらにマージすることもできます。このような手法により、抽象的なコンセプトを合成し、トークンの重み付けで望む結果を得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するには、出力から新しいカスタムモデルを単純にトレーニングすればよく、その結果、単一のトークンに帰着します。