djz Massive Atomic Trains V21

これらの「ストロングスタイル」モデルは、互いにマージし、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）でマージした後にプロンプトのウェイトを調整してアスティート的勾配を制御することを推奨します。

automatic1111でのマージモデルプロンプトの例：

(MassiveAtomicTrains:1.2) (yourmodeltoken:0.8)

「djz」と「V21」を削除すると残るトークンが、モデル内で概念を呼び出すために必要なものです。ここで示したすべての例は、Raw Token（ロウトークン）であり、それ以外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。

これらのモデルを異なる値を使って互いに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をマージすることもできます。この方法により、抽象的なコンセプトを組み合わせ、トークンのウェイトを調整することで、実現したい結果を創造できます。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トレーニングすればよいので、最終的には1つのトークンに戻ります。

動画での説明は後ほど公開予定ですが、現時点では上記の説明で十分です。私たちの焦点は、アーティストの手にあり、すでに手元にある創造性をさらに高めるためのスタイル/アスティートモデルをできるだけ多く提供することにあります。

すべての人にアートの自由を！！

[トレーニングに使用したすべてのオリジナルアート作品は、Drift Johnson氏より完全な許可を得ています]