GurilaMash Version 2

ブロックレベルでマージすることで、より良いLoRA互換性を実現。

SPO LoRAのマージというアイデアをくれたLeosamに感謝します。これは非常に歓迎される追加機能です。

Version 2はVersion 1よりも段階的に柔軟性が向上しています。明確にしておきますが、GurilaMashは汎用モデルを目指したものではありません。これは科学的にフォーミュレーションされた、ポルノ生成専用のモデルです。それがこのモデルの目的であり、非常に優れた成果を出します。それ以外の用途は副次的なものです。

すでにこのモデルで約20個のLoRAを訓練済みです。毎日最低1つずつアップロードしようと思います。

人々はBigAspを放置しています

これは写実的な露骨なコンテンツ生成のための「Pony」です。

私が収集したいくつかのヒントをまとめた短い記事があります。

もし誰かが自宅で試してみたいなら、私がどうやったかを以下に紹介します。

Version 2

SDXXL v3とAnteros v1をブロックレベルでマージし、そのモデルにAcorn is Boning v1をマージ、最後にBigAsp v1をマージ。その後、SPO LoRAを0.3の比率でマージ。BigAspはこのチェックポイントの70％を占めており、このモデルは意図的にBigAspのブールスタイルのプロンプト手法を継承しています。

Version 1

SDXXXLからカスタムLycoris抽出を行い、BigAspに0.7の比率でマージ。

次に、Acorn Is Boning XLとAnteros XXXLから128/64のLoRA抽出を行い、それらを7/3の比率でマージ。その後、そのLoRAをBigAspに0.7の比率でマージ。

以上です。ただいくつかのボタンを押しただけです。Acornはプロンプトの忠実度と柔軟性が素晴らしく、Anterosは私の美的嗜好に合ったデータセットで訓練されています。SDXXXLは出力品質の王者です。

私は完全な初心者なので、BigAspのプロンプトをいじらないことが最優先でした。そのため、ブロックレベルのマージは得意でないため、LoRAマージが最も安全な選択肢だと考えました。

私がやったことに興味を持ったなら、すでにやっていないなら、彼らにも愛を送ってください。私が誰を騙すつもりでしょうか？ここに来ているあなたは、きっとすでに彼らのモデルをダウンロードしているでしょう。

私は主要なモデルすべてのLoRAとLycoris抽出と、現在BigAspに対して訓練中の独自のデータセットを持っています。他にもいくつかのマージを試していますが、おそらくこれが最も優れています。なので、将来もっと何かアップロードするかもしれません。