djz Cryo Pod

これらの「ストロングスタイル」モデルは、互いにマージするだけでなく、Stable Diffusion 2.1用のあらゆるモデルとマージすることを想定しています。

私は、0.5（50/50ブレンド）でマージした後に、プロンプトの重み付けでアヴィスティックなグラデーションを制御することを推奨します。

automatic1111でのマージモデルプロンプトの例：

(CryoPod:1.2) (yourmodeltoken:0.8)

「djz」と「V21」というキーワードを省略すると、残るのはモデル内でコンセプトを呼び出すために必要なトークンです。以下に示すすべての例は、元のトークンそのものであり、その他の語は含まれていません。トークンは大文字小文字を区別し、ほぼすべてのモデルではファイル名と一致します。

これらのモデルを異なる値で互いにマージすることが可能です。また、モデルをペアにして、その結果得られたモデルをさらにマージすることもできます。このようにして、抽象的概念を blend し、各トークンに重みをつけて、望む結果を実現できます。もちろん、すべてのトークンを排除するには、出力から新たにカスタムモデルを学習すればよく、その場合には単一のトークンに戻ります。

動画での説明も近日中に公開予定ですが、現時点で上記の説明で十分です。私たちは、アーティストの手元にできるだけ多くのスタイル／アビスティック・モデルを届けることに注力しています。これにより、すでに彼らの指先に存在している創造性がさらに高まります。

すべてのアーティストにアートの自由を！！

[すべてのオリジナルアートワークは、Drift Johnson氏からの完全な許可のもと訓練に使用されました]