djz Siliconpunk

これらの「ストロングスタイル」モデルは、互いにマージし、Stable Diffusion 2.1の任意のモデルと組み合わせることを意図しています。

私は、0.5（50/50ブレンド）でマージした後、プロンプトのウェイトを使ってアーティスティックグレードを制御することをお勧めします。

automatic1111を使ったマージモデルのプロンプト例：

(Siliconpunk:1.2) (yourmodeltoken:0.8)

「djz」および「V21」を削除すると、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。ここに示したすべての例は、元のトークンであり、他の語は含まれていません。トークンは大文字と小文字を区別し、ほぼすべてのモデルで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からその結果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な概念を組み合わせ、トークンのウェイトを調整することで、望む結果を実現することができます。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に訓練すればよいので、結局は1つのトークンに戻ります。

動画による説明は後ほど公開される予定ですが、現時点では上記の説明で十分かと思います。私たちの焦点は、アーティストの手にできるだけ多くのスタイル／アートスタイルモデルを届け、既にその指先にありながらさらに創造力を高めることにあります。

すべての人のアートの自由を！！

[訓練に使用されたすべてのオリジナルアートは、Drift Johnson氏の完全な許可を得て使用しています]