CatOnMars

序文

このEmbeddingモデルは、このEmbeddingモデルの訓練中にいくつかの効果を研究する目的で構築しました。そのため、結果に対する期待値はあまり高すぎないようにしてください。

EmbeddingsとTextual Inversionsの大きな利点は、ダウンロード時およびローカルストレージでのファイルサイズが小さく、柔軟に使用できることです。一方で、比較的短時間でこのようなモデルを訓練できます。

モデルの機能

このEmbeddingは、猫を火星風の猫に変換します。プロンプトで「cat」と「Mars」などのキーワードを使用すると最も効果的です。

Embeddingとチェックポイントモデル

CatOnMars Embeddingを使用する際には、多数のモデルで動作します。ギャラリーの画像はこの主張のイメージを示しています。ただし、私は特に、高速で結果を得られるいくつかの特殊なモデルを好みます。

モデルの訓練

訓練には、自身の写真12枚から34枚を使用しました。Embeddingの学習率は0.05から0.0005の範囲で設定しました。最大ステップ数は15000です。訓練には5つのプロンプトを使用しました。プロンプトテンプレートファイルでは[name]と[filewords]を使用しました。後者は、画像ファイル名から単語を取り出してプロンプトに組み込むものです。トークンごとに8ベクターを設定しました。

お別れの言葉

素敵な一日を！楽しんでください！インスピレーションを得てください！