djz Time Society Tomoe V21

これらの「ストロングスタイル」モデルは、互いにマージするだけでなく、Stable Diffusion 2.1用の任意のモデルとも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ート的傾向（Aesthetic gradient）をコントロールすることを推奨します。

automatic1111 を使用したマージモデルのプロンプト例：

(TimeSocietyTomoe:1.2) (yourmodeltoken:0.8)

ここで「djz」や「V21」を削除すると、モデル内で概念を呼び出すために必要なトークンが残ります。示したすべての例は、純粋なトークンのみであり、その他の言葉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ファイル名と一致します。

これらのモデルは、異なる値を使って互いにマージすることも可能であり、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、抽象的な概念を組み合わせて、各トークンに重みを付けることで、望む結果を作り出すことができます。もちろん、すべてのトークンを排除するには、出力をもとに新しいカスタムモデルを単純に学習させればよいので、最終的には1つのトークンに戻ります。

動画での説明も近日中に公開予定ですが、現時点での上記の説明で十分かと思います。私たちの焦点は、アーティストの手に多くのスタイル／アート的傾向のモデルを届け、既に彼らの手元にある創造力をさらに高めることにあります。

すべての人のアートの自由を！

[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されています]