djz Techno Ninja V21

これらの「ストロングスタイル」モデルは、互いにマージするためおよびStable Diffusion 2.1用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おすすめします。その後、プロンプトの重み付けでアスティティックなグラデーションをコントロールしてください。

automatic1111で使用するマージモデルの例：

(TechnoNinja:1.2) (yourmodeltoken:0.8)

ここで「djz」と「V21」を省略すると、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。すべての例は、元のトークンそのものであり、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。

これらのモデルを異なる値で互いにマージすることは可能です。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一緒にブレンドし、トークンの重みを調整して、望む結果を得ることができます。もちろん、すべてのトークンを排除するには、出力を基に新しいカスタムモデルを訓練するだけでよいです。これにより、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しますが、今のところ上記の説明で十分です。我々の焦点は、アーティストの手にスタイル／アスティティックなモデルをできるだけ多く届けることで、すでに手元にある創造力にさらに質を高めることにあります。

アートの自由をすべての人に！！

[すべてのオリジナルアートは、Drift Johnson氏による完全な許可を得て訓練に使用しました]