glitch-tech
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モデル説明
これは完全ではありませんが、興味深いモデルで、404エラー画像を参照してインスピレーションを得て抽出されました。
自然言語で説明すると、詳細が豊かになりますが、トリガー単語だけでは効果が十分に現れないことがあります。そのため、「digital dissolve」「flowing pieces」「abstract」などのタグを使用して、より完成度を高めることをお勧めします。
このモデルはflux_dev.sftを基に訓練されていますが、.gguf Q8もよく動作します。dev-fp8はローカルではあまりうまく動作しないので、オンラインで使用したい場合は、重み:1.2が適しているかもしれません。
euler、simple、20ステップ、重み:0.8-1
このモデルで生成された画像
画像が見つかりません。