SittingMechanicalCat

はじめに

現在の埋め込みモデルは、さまざまな種類の機械式ネコを座らせた画像を作成するために開発されました。しかし、ギャラリーをご覧いただければわかるように、このモデルはネコに限定されていません。

この埋め込みモデルは、スタジオ環境で私が撮影した機械式ネコを含む一部の写真を使用して学習されました。すべての写真のネコは座った姿勢であり、背景はすべて霧のように曇っています。

モデルの機能

この埋め込みモデルは、写実的、擬似写実的、または超現実的写実的な画像を生成できます。少なくとも、これはこのモデルが開発された目的です。

モデルは、ギャラリーに示されたように、カラフルな画像の作成に最適です。モノクロのネコには特別な効果はあまりありません。私はカラフルな方が好みです。

モデルの使用方法

このモデルは、Hires.fix およびノイズ低減強度の有無にかかわらず良好に動作します。重み付け値は 0.3 から 0.9 の範囲で効果的ですが、最適な値は 0.4 から 0.8 です。その他の値は試行錯誤が必要です。

埋め込みモデルを使用するには少しの忍耐が必要です。私が最初にこのモデルを試したとき、結果は非常に満足のいかないものでした。しかし、基となるプロンプトを少し調整して設定を工夫すると、印象的な結果が得られます。

利点

埋め込みの大きな利点はそのサイズの小ささです。チェックポイントモデルと比較すると、数桁も小さくなります。LoRa モデルやハイパーネットワークモデルと比較しても、非常にコンパクトです。

モデルの進化

同じ学習画像に基づいて作成したバージョン間で、画像の品質に進化が見られます。

他のモデルとは異なり、私は学習プロセスを少し変更しました。その結果、強制的に座った姿勢のネコが生成されます。

モデルの学習

この埋め込みモデルは、ローカル環境で学習されました。ハードウェアは最新のものではありませんが、ソフトウェアは最新です。

埋め込みモデルの学習には、このプラットフォームで入手可能な AbsoluteReality モデルを使用しました。

学習に使用した画像はすべて私が撮影したものです。画像には、単色のぼかし背景の前に座っているネコが写っています。

PickleTensor と SafeTensor

AI Web UI AUTOMATIC1111 での学習は、いわゆる PickleTensor を生成します。私のToDoリストには、SafeTensor を準備することが含まれています。しかし、これまでに、PickleTensor を合理的な労力で SafeTensor に変換することができていません。時間ができ次第、この作業を進めます。

最後に

楽しんでください！インスピレーションを得てください！

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