はじめに

このモデルは、正面から撮影した座っている猫の写真3枚を使って学習されました。プロンプトには[name]と[filetype]が使用されました。写真は[filetype]の使用に応じて名前が変更されました。ベースとなった猫は、機械部品を備えた白い猫でした。学習ステップは合計10,000回です。

この埋め込みモデルには、画像生成時にいくつかの問題があります。以下に簡単にリストします。小さな画像でも複数の猫が表示される現象が発生します。ノイズ除去により、しばしばシュールな画像が生成されます。私の他のいくつかの埋め込みとは異なり、良好な画像を得るには否定プロンプトが必要です。

ギャラリーをご覧になるとわかるように、この埋め込みモデルはさまざまなチェックポイントモデルと互換性があります。品質は常に均一に良好です。

ギャラリーのプロンプトと互換性を持たせるため、モデルは「WhiteMechanicalCat.pt」として呼び出し、保存する必要があります。重み付けを使用する場合、プロンプトでは「WhiteMechanicalCat:0.5」と記述できます。

それでも、お楽しみください！インスピレーションを得てください！

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