chillyMixBase

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photorealisticbase modelリアル
chillymixbase V1-NEDchillyMixBase-V0-Fp16

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モデル説明

これは chillyMixBaseV0 および chillyMixBaseV1-NED（例として） です。

chillyMixBaseV0 は chillySauceMix および chillyMix V2 で使用されています。

チェックポイントのマージや開発に興味がない場合は、ダウンロードする必要はありません。

  • chillyMixBaseV0 のみでは、過剰適合の結果が多発する可能性があります。

    • F222 が破損しているように見える：F222 の M00 ブロックが破損しています！

  • このため、以下のような誤った結果が生じる場合があります：

    • 生成画像が極端に強調される

    • すり抜けたり、混ざったり、壊れている

    • これらの破損した画像は、子供や妊娠中の女性にとって有害な可能性があります 😋

  • このため、chillyMixBaseV0 は単独で使用されず、他のモデルと混合されます。chillyMixBaseV1-NED はその例です（以下を参照）

chillyMixBaseV0 マージレシピ

また、chillySauceMix（@mixboy 制作）の説明も参照してください。

すべてのモデルは SuperMerger拡張 でマージされています。

旧仕様のマージモデルのマージレシピについては、https://rentry.org/hdgrecipes も参照

マージ手順は https://rentry.org/hdgrecipes#instructions_4 のレシピを改訂したもの

  • pyro_pov_a + pyro_pov_b = pyAB

  • analogDiffusion_10 x 0.85 + pyAB x 0.15 = MERGE1

  • MERGE1 x 0.95 + v1-5-pruned-emaonly x 0.05 = MERGE1Fix

  • MERGE1Fix + (F222_v1 - v1-5-pruned-emaonly) x 1 = MERGE2

  • MERGE2 x 0.75 + r34_e4 x 0.25 = MERGE_BASE

これで、ChillyMixBaseV0 という名前の MERGE_BASE を得られます。

コサイン類似度

コサイン類似度については、最近調べた結果、興味深い発見がありました。

Output_blocks のコサイン類似度

ベース：chilloutmix_NiPrunedFp32Fix

| OUT03 | OUT04 | OUT05 |OUT06   |OUT07   |OUT08   |OUT09   | OUT10  | OUT11 |
|91.6694|91.3029|93.1590|93.6105 |94.5325 |96.1938 |99.4821 |99.6246 |99.9055|

全出力ブロック類似度：95.4978%

OUT09、OUT10、OUT11 は約99%！！

Input_blocks のコサイン類似度

入力ブロックについてはどうでしょうか？

|   IN01   |   IN02   |   IN04   |   IN05   |   IN07   |   IN08   |   MID0   |
| 93.2390% | 95.7006% | 90.4897% | 92.1093% | 83.8271% | 85.8409% | 73.0998% |

全入力ブロック類似度：87.7581%（MID0 は相対的に極めて低い）

この情報から、出力ブロックは十分に整合しているが、入力ブロックは不十分だと思われる。よって、信頼できるチェックポイントの入力ブロックで単純に置き換えると、非常に良い結果が得られる。

なぜこれを使うのか？

チェックポイントファイルの開発に興味がある場合、「なぜ多くのチェックポイントファイルが作られたのか」「マージされたチェックポイントファイルの元となった元データはどこにあるのか」などと疑問に思うかもしれません。

しかし、多くのチェックポイントは適切に元データを特定せずにマージ・配布されており、元のライセンスを無視している場合もあり、将来的にライセンス上の問題が発生する危険性があります。

これらの問題を解決するためには、自由に利用できるオープン・ライセンスのチェックポイントを使用することが非常に重要です。

興味深いことに、悪いチェックポイントファイル＋悪いチェックポイントファイル＋悪いチェックポイントファイル…と繰り返すことで良い結果が得られる場合があるため、これを自分のベースモデルの一つとしてマージできる。

このモデルをマージしたいときの用途

  • 自分のモデルにリアルな肌質を追加したい（F222 および pyro_pov の貢献）

  • 自分のモデルに最小限の NSFW 機能を追加したい（F222 および pyro_pov の貢献）

  • 解剖学的な改良が必要（F222 の貢献）

例

chillySauceMix はその一例です。

  • neverEndingDream (NED) は 2.5D スタイルだが、よりアニメ寄りのモデル。

  • ChillyMixBaseV0 を混ぜることで、よりリアルな肌質が得られ、アニメ寄りのスタイルが低減される。

  • ChillyMixBase_V0 x (1 - alpha) + neverendingDreamNED_noVae x alpha

  • ChillyMixBase_V1-NED = ChillyMixBaseV0 + NED の入力ブロック

    : 全ての入力ブロックを NED の入力ブロックで置き換え。これが V1-NED のレシピです。

    • SuperMerger拡張 を使用する場合：

      • ChillyMixBaseV0 (1-alpha) + NED x alpha

      • _alpha = (1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)

        • BASE == 1（NEDのテキストエンコーダを含める）実用上の理由から。

        • 「BASE == 0」に設定することでテキストエンコーダを除外可能。

NeverEnding Dream (NED) のコサイン類似度

NED のコサイン類似度は、chilloutmix をベースに検証されています。

ベース：chilloutmix_NiPrunedFp32Fix

|  OUT03   |  OUT04   |  OUT05   |  OUT06   |  OUT07   |  OUT08   |  OUT09   |  OUT10   |  OUT11   |
| 91.5396% | 91.6970% | 91.1852% | 92.7715% | 94.1585% | 96.0288% | 99.3220% | 99.1343% | 99.9986% |

全出力ブロック類似度：95.0928%

類似度が高く見えるのは驚かないが、OUT03～OUT08 の平均は 92.89676% であり、それほど高くはない。

ベース：chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors

|   IN01   |   IN02   |   IN04   |   IN05   |   IN07   |   IN08   |   MI00   |
| 99.8909% | 99.2414% | 98.8610% | 99.2940% | 98.3178% | 98.3939% | 96.9688% |

全入力ブロック類似度：98.7097%

なぜこのような高い類似度が示されるのか？

  • IN00、IN03、IN06、IN09、IN10、IN11 ブロックはこの類似度チェックでは除外されているため、入力ブロックの類似度が過剰に評価されている。

  • さらに…おそらく NED は、chilloutmix や chilloutmix の元モデルの、古い（制限のないライセンスの）バージョンに基づいている可能性がある。

以下は chilloutmix と比較した入力ブロックの類似度の一例：

  • BRAv5 - 96.8725%

  • dreamshaper v5 - 89.4525%

  • dreamshaper v6 - 91.0372%

  • muse_v1 - 98.1695%

  • henmixreal_v40 - 96.6106%

  • diamondcoalmix - 91.0779%

  • epicrealism_newAge - 87.0339%

  • epicrealism_newEra - 86.6671%

  • sxd_10Pruned - 67.8242%

  • BracingEvoMix_v1 - 93.4567%

  • Evt_V4_e04_ema - 88.2055%

このモデルをどうマージするか？

  • あなたが既に知っているように、チェックポイントマージャー（デフォルトで含まれる）または SuperMerger拡張 を使用してください（推奨）。

  • 0.1 の重み比率で試してみることも可能：

    • your_model x 0.9 + ChillyMixBaseV0 x 0.1

    • 比率を調整して最適な結果を発見する（SuperMerger は X/Y/Z プロットに対応）。

  • あるいは ChillyMixBase_V1-NED のように、特定のブロックレベルをマージする方法も利用可能。

ライセンス

ChillyMix と同様、このモデルには商業的制限がありません。CreativeML-Open Rail-M ライセンスのもとオープンに公開・無償利用可能です：

このモデルを使用することでユーザーは以下が可能です：

✔.creator へのクレジットなしでモデルを使用できる

✔生成した画像を販売できる

✔金銭を得るための画像生成サービスで運用できる

✔このモデルを使ったマージを共有できる

✔このモデルやそのマージを販売できる

✔共有時のマージで異なる権限を持つことができる

ドネーション

もし私の仕事に貢献したい場合は、コフィに寄付していただけると幸いです！https://ko-fi.com/mixboy

このモデルで生成された画像

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