SittingMechanicalCat

前言

当前的嵌入模型旨在生成各种类型的机械坐猫。然而，正如您在画廊中所见，该模型并不仅限于猫。

该嵌入模型是使用我在工作室环境中拍摄的一些包含机械猫的照片进行训练的。所有照片中的猫均为坐着的姿态，背景均为雾状。

模型能做什么

该嵌入模型能够生成从写实到超现实风格的照片，包括写实、准写实或超现实写实风格——至少这是它被开发的目的。

模型更适合生成彩色图片，如画廊中所示。单色猫的效果并不特别明显，我个人更喜欢彩色版本。

如何使用模型

该模型在使用或不使用 Hires.fix 和去噪强度的情况下均表现良好。权重范围在 0.3 至 0.9 之间有效，但最佳权重范围为 0.4 至 0.8，其他值需自行测试。

使用嵌入模型时需要一些耐心。我最初的几次尝试结果非常不理想。但若稍作调整底层提示词并尝试不同参数设置，仍可获得令人印象深刻的效果。

优势

嵌入模型最大的优势在于其体积小巧。与检查点模型相比，其体积小好几个数量级；与 LoRa 模型甚至超网络模型相比，它也更小。

模型演进

基于相同训练图像，我创建的不同版本之间，图像质量呈现出明显的演进趋势。

与其他模型不同，我对训练方式做了一些调整，这导致模型强制生成“坐着的猫”。

模型训练

嵌入模型在本地设备上训练，硬件配置并非最新，但软件为前沿水准。

我使用了名为 AbsoluteReality 的模型进行训练，该模型可在本平台找到。

所有训练图片均由我本人拍摄，内容为一只猫坐在单色模糊背景前。

PickleTensor 与 SafeTensor

使用 AI Web UI AUTOMATIC1111 进行训练会生成所谓的 PickleTensor。我已将“转换为 SafeTensor”列入待办事项，但至今尚未能以合理的工作量成功完成转换。等我稍有空闲时，会继续处理此事。

最后

尽情享受吧！获得灵感！

捐赠

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