djz More Ambitious

これらの「ストロングスタイル」モデルは、互いにマージするほか、Stable Diffusion 2.1用の任意の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）でマージすることをお勧めし、プロンプトの重み付けを使ってアート的なグレードを制御します。

automatic1111向けのマージ済みモデルプロンプトの例：

(MoreAmbitious:1) (yourmodeltoken:1)

「djz」および「V21」を除去すると、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が残ります。以下に示すすべての例は、元のトークンそのものであり、他の単語は含んでいません。トークンは大文字小文字を区別し、ほぼすべてのモデルにおいて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も可能であり、モデルをペアにしてそれらをマージすることも可能です。この方法によって、抽象的な概念を混ぜ合わせ、トークンの重み付けを調整することで、希望する結果を得ることができます。もちろん、すべてのトークンを削除するには、出力から新しいカスタムモデルを単純に学習すればよいので、結果として単一のトークンに戻ります。

動画による説明はあとで公開予定ですが、今のところ上記の説明で十分です。私たちの主な目的は、アーティストの手に、可能な限り多くのスタイル/アート的美学モデルを届け、既存の創造力をさらに発展させることです。

すべての人にアートの自由を！！

[トレーニングに使用されたすべてのオリジナルアートworkは、Drift Johnson氏の完全な許可を得て使用しています]