djz Texas Responders

这些“强风格”模型旨在与其他模型以及适用于 Stable Diffusion 2.1 的任意模型进行合并。

我建议以 0.5（50/50 混合）的方式进行合并，然后通过提示词权重来控制美感梯度。

合并模型在 automatic1111 中的示例提示词：

(TexasResponders:1.2) (yourmodeltoken:0.8)

如果你去掉 "djz" 和 "V21"，剩下的就是调用该模型中概念所需的 token。所有示例均为原始 token，不包含其他词汇。Token 区分大小写，在几乎所有模型中，其名称都与文件名一致。

这些模型之间可以使用不同的数值进行合并，也可以将多个模型配对后再合并生成结果模型。通过这种方式，我们可以将抽象概念融合在一起，再通过权重调节 token，以实现期望的效果。当然，若想完全消除所有 token，也可直接从输出中训练出新的自定义模型，这意味着又回到了单个 token 的状态。

后续将提供视频说明，但目前上述内容已足够清晰。我们现在的重点是尽可能将更多风格/美学模型交付给艺术家，以进一步提升他们本已强大的创造力。

艺术自由，人人享有！！

[所有用于训练的原始艺术作品均已获得 Drift Johnson 的完整授权 点击查看]