Astigmatism Flux Negative

このモデルは、SDXLでよく使用しているコンセプトに基づいています。つまり、モデルの過学習を除去して一貫性や準拠性を向上させるというものです。副次的な効果として、セーフティチューニングが取り除かれやすくなります。これはやや面倒でターゲットが特定しにくく、Fluxではまったく異なる動作をします。残念ながら、このモデルのトレーニングは高価でした。なぜなら、ネガティブをクラウド上でbuzzを使って生成しなければならなかったからです。そして、結果には完全には満足していません。

このネガティブはセーフティチューニングの一部を除去しますが、私が期待したほどは除去されていません。