djz Cthulu Bishop V21 / V15 / pix2pix

2023年1月31日 - 新增V15版本

这些“强风格”模型旨在彼此合并，并与任何适用于Stable Diffusion 2.1的模型进行融合。

我建议以0.5（50/50混合）的比例进行合并，然后使用提示词权重来控制审美梯度。

自动1111中的合并模型提示词示例：

(CthuluBishop:1.2) (yourmodeltoken:0.8)

如果你去掉“djz”和“V21”，剩下的就是调用该模型中概念所需的标记。所有示例均为原始标记，未添加其他词汇。标记区分大小写，在几乎所有模型中，标记将匹配文件名。

可以使用不同的值将这些模型彼此合并，也可以配对模型后合并生成的模型。通过这种方式，我们可以将抽象概念融合在一起，并通过权重调整标记，以实现我们希望创作的效果。当然，若要完全消除所有标记，可以简单地从输出结果中训练一个新的自定义模型，这样就又回到了单一标记的状态。

后续将发布视频讲解，但目前以上说明应已足够。我们的目标是尽可能将更多风格/美学模型提供给艺术家，以进一步提升他们指尖已有的创造力。

艺术自由，人人共享！！

[所有用于训练的原始艺术作品均已获得Drift Johnson的完整授权]