SB-MIX
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このバージョンについて
モデル説明
SB-MIXは簡単なプロンプトだけで優れた効果が出るモデルではありません!v0バージョンはNaiモデルに近い性能を持ち、適切なプロンプトの組み合わせが必要でなければその优势を発揮できません。一方、v1バージョンはより完全なスタイル化を実現するため、融合処理を強化しており、プロンプトへの要求がv0よりも低くなっています。
私はトーストプラットフォームにて新しいLoRAをリリースしました:https://tusi.art/models/605521961319198991
制作プロセス
このモデルはまず、e9を基盤としてDB学習を行い、2つの異なるベースモデルを生成した後、tmndモデルと三モデルの統合を施しました。その後、in層・midd層・base層をすべてe9の内容にリセットすることで、基礎バージョンのSB-MIX-v0が完成しました。このv0バージョンはタグへの服従性が異常に優れており、欠点はスタイル化がやや弱い点です。
次に、SB-MIX-v0のunetのout層内の1つのDBベースモデルを新しいDBベースモデルに置き換え、同時にDarkSushiモデルのunetのin層をこのモデルに組み込み、現在のバージョンであるSB-MIX-v1が完成しました。この処理によりv1モデルのタグ服従性はやや低下し、e9の約70〜80%程度(推定)になりましたが、許容できる範囲にとどまっており、モデル自体のスタイル化表現は大幅に強化されています。私はこの変化に意味があると考えます。
今後の改善
今後の改善としては、unetのin層にさらに手を加えることを検討しています。in層はこれまであるモデルの内容を全体的に使用していたため、単純化しすぎていると感じており、除去や改善の余地があると考えます。これにより、モデルのタグ服従性が改善される可能性があります。一方、midd層やbase層については、不確実性が多いため、今は触らない方針です。両層の影響範囲についてまだ十分に理解できていないためです。
感謝
Bilibiliのアップローダー秋葉aaaki、およびQQチャンネル「秋葉のスイーツ店」に感謝します。SD-webuiに触れるきっかけと、多くの関連知識の習得をさせていただきました。
免責事項
このモデルはあまり多くの方が注目したり使用したりするとは思われませんが、ここで一つだけ明言しておきます:











