ProtogEmb 2 (for SD 2.x 768)

オリジナルの ProtogEmb と同じアイデアですが、SD 2.1 768 バージョンから完全に再トレーニングされています。

トレーニングに使った画像の品質が高いため、はるかに詳細な画像を出力できます。また、トレーニング用のベース画像数を67枚から92枚に拡張しました。すべて Darkstorm2150 による Protogen 2.2/3.4 で生成されたものです。

使い方

単に「embeddings」フォルダに配置するだけです。プロンプトでファイル名を入力するだけで利用可能です。また、任意の名前にリネームしてトリガーとして使用することもできます。

SD 2.xシリーズと異なり、非常に多くのネガティブプロンプトを必要とせずに美しい結果が得られます。個人的には、「cartoon, 3d」をネガティブに追加するのが好みです。これにより、出力結果がより高精細な仕上がりになります。

作成方法

トレーニングに使用した画像は、オリジナルモデルのショーケース画像に使われたベースプロンプトを元に、Protogen 2.2 と 3.4 で生成しました。

このアップデートされた埋め込みモデルは、まず1500ステップでベースモデルを訓練し、その後、必要に応じて部分的に不足している要素を強化するため、データセットを切り替える形で100ステップずつの追加学習を複数回実施しました。

仕様

1トークンあたり8ベクトル、4000ステップ、92枚のベース画像（局部的な強化訓練のために順番を入れ替えています）、バッチサイズ4、プロンプトテンプレートは style_filewords またはカスタムテンプレート（トレーニングの焦点に応じて編集）。タグのシャッフルは有効、学習率は一般トレーニング時で0.005、集中トレーニング時で0.0001。