GurilaMash 버전 2

더 나은 LoRA 호환성을 위해 블록 단위 병합.

SPO LoRA를 병합한 아이디어를 준 Leosam에게 감사합니다. 이는 환영할 만한 추가 기능입니다.

버전 2는 버전 1보다 점진적으로 더 유연합니다. 분명히 말하면, GurilaMash는 일반 목적 모델을 만들려는 시도가 아닙니다. 이 모델은 성적인 콘텐츠를 생성하기 위해 과학적으로 설계되었습니다. 그것이 이 모델의 모든 기능입니다. 그리고 이 모델은 이를 매우 잘 수행합니다. 그 외의 용도는 부수적인 것에 불과합니다.

이미 이 모델에 대해 약 20개의 LoRA를 학습했습니다. 하루에 최소 한 개씩 업로드해보려 합니다.

사람들이 BigAsp를 무시하고 있습니다

이건 사실상 사진처럼 사실적인 명목적 콘텐츠 생성을 위한 'pony'입니다.

저는 제가 얻은 몇 가지 팁을 담은 짧은 기사를 작성했습니다.

누군가 집에서 이걸 시도해보고 싶다면, 제가 한 작업을 아래에 소개합니다.

버전 2

SDXXL v3를 Anteros v1과 블록 단위로 병합한 후, 그 모델을 Acorn is Boning v1과 병합하고, 마지막으로 BigAsp v1과 병합했습니다. 그 후 SPO LoRA를 0.3 비율로 추가 병합했습니다. BigAsp는 이 체크포인트의 70%를 차지하며, 이 모델은 의도적으로 BigAsp의 booru 스타일 프롬프트 방식을 계승했습니다.

버전 1

SDXXXL에서 커스텀 Lycoris 추출을 한 후, 이를 BigAsp에 0.7 비율로 병합했습니다.

그 후 Acorn Is Boning XL과 Anteros XXXL의 LoRA 추출을 각각 128/64 크기로 진행한 후, 이 둘을 7/3 비율로 병합하고, 그 결과를 BigAsp에 0.7 비율로 병합했습니다.

그게 전부입니다. 단순히 몇 개의 버튼을 누른 것뿐입니다. Acorn은 프롬프트 준수도와 유연성이 탁월하며, Anteros는 제 미적 취향에 맞는 데이터셋으로 학습되었습니다. SDXXXL은 출력 품질의 왕입니다.

전 완전한 초보자였기 때문에, BigAsp의 프롬프트 방식을 건드리고 싶지 않았습니다. 블록 단위 병합은 잘 못하기 때문에, LoRA 병합이 가장 안전한 선택이라 생각했습니다.

제가 한 작업이 마음에 드신다면, 아직 하지 않았다면 이 분들께 사랑을 전해주세요. 뭐, 여기 계신 여러분은 아마도 이미 이들의 모델을 다운로드했을 테니, 말할 필요도 없겠지만요.

저는 모든 주요 모델의 LoRA 및 Lycoris 추출본과, 현재 BigAsp를 대상으로 학습 중인 제 자신의 데이터셋을 보유하고 있습니다. 그 외에도 다른 병합 작업을 진행했지만, 아마도 이 버전이 가장 우수할 것입니다. 따라서 미래에 더 많은 것을 업로드할지도 모르겠네요.