NewLighthouseEmbedding

序文

最初の灯台の埋め込み（Embedding）では中途半端な結果しか得られなかったため、新しいパラメータで新しいモデルを作成しました。結果は、ほぼ期待通りになりました。

画像を生成する際には、埋め込みなしの画像と埋め込みありの画像のどちらが良いかを評価する必要があります。

実験を避けることはできません。これは、プロンプトに追加または削除される1文字でも画像が変わるという問題と似ています。

モデルの機能

このモデルは、従来のものよりも美しく見える、周囲を含んだ赤白の灯台を生成します。

試行の結果、プロンプトの解釈と背景の両方が影響を受けていることが示されています。

モデルの最適な使用方法

より詳しい説明のために、モデル名、モデル重み、および_トリガー語_の区別を行います。

最小限で動作するプロンプトは以下の通りです：

lighthouse, NewLighthouseEmbedding:0.5

このプロンプトだけでは、追加のステップなしではほとんどの場合、画像品質が最悪になります。原則として、プロンプトには「lighthouse」と「NewLighthouseEmbedding:0.5」が含まれていて、重みに異なる値を設定する必要があります。

動作する良いプロンプト

埋め込みなしの良いプロンプトの例：

masterpiece, intricate photo, large lighthouse image-dominating with red-white colored ring-sections on a rock in the ocean bay, rough foggy sea, blue light at the horizon, photo realistic, hyper realistic, highly detailed, sharp focus, best quality, high resolution, 8K, HDR 

埋め込みありの良いプロンプトの例：

masterpiece, intricate photo, large lighthouse image-dominating with red-white colored ring-sections on a rock in the ocean bay, rough foggy sea, blue light at the horizon, photo realistic, hyper realistic, highly detailed, sharp focus, best quality, high resolution, 8K, HDR,  NewLighthouseEmbedding:1.0

学習

このモデル用に、私の画像を再編集しました。灯台が小さすぎた画像を1枚削除し、灯台と明確に識別できない画像を2枚削除しました。結果として、最終的に学習用に10枚の画像が残りました。

使用した正方形の写真の解像度は512×512ピクセルです。

学習には、Textual Inversionのテンプレートテキストファイルを使用し、[filewords]ではなく[name]を使用しました：

a photo of a [name]
a full scale photo of a [name]
a intricate photo of a [name]
a detailed photo of a [name]
a photorealistic photo of a [name]

また、いくつかのパラメータを変更しました。

最後に

良い1日を。楽しくお使いください。インスピレーションを得てください！