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0oiefijw←etr_odysseyV2.ckpt
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1dwdaoda←etr_odyssey.ckpt
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Aniofogw←SQ5.pt
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Bgowww←SQ5B.pt
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「何か」を学習させたDBを複数使ったマージモデルや
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推奨CLIP:2
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インスタンスプロンプト:etr odyssey
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クラスプロンプト:odyssey
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大きく出力する場合ハイレゾ推奨
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学習元の関係上、耳が尖ったりケモミミが生えやすいからネガティブプロンプトで制御してくれ
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付属のHNはふりかけみたいなもんや
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etr_odyssey.ckptはモデルの破損があったから新たにV2を作った
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これの呼び出しは基本etrだけで結果がイマイチやったらインスタンスプロンプト全体と切り替えて比べながら使用してくれ
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V2は前より小回りが効くようになっとる気がする
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ここからマージ元となったDB学習モデルや
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2ndiwadjd←etrDB512.ckpt
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3djigen←etrDB768_12000.ckpt
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4jogoewsewo←etrDB768_30000.ckpt
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512の方はNAI,anythingV3.0,gape60,SD1.4が混ざっとる混沌としたモデルが元になっとる
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これは崩れないプロンプトなら絵の構成力が高いモデルや
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欠点としては目の再現が甘い、機械系に弱い、背景系が弱いという点がある
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これの学習枚数は150枚で学習ステップ数は30000や
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768の方はNAI単品がベースモデルとなっとる
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これは学習サイズの関係上768*1024でハイレゾを使わなくても画像が崩れにくい
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また目の周りの再現性や男性描写は512より得意や
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欠点としては塗りや構成力は512に劣る
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これの学習枚数は100枚で_30000等の数字は学習ステップ数を表しとる
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どちらも
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インスタンスプロンプト:etr odyssey
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クラスプロンプト:odyssey
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となっとる
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ここからマージには使用しなかったが状態が良好な部分の768のDBモデルや
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5okgeoweo←etrDB768_15000.ckpt
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6mnigowfdo←etrDB768_20000.ckpt
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インスタンスプロンプト:etr odyssey
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クラスプロンプト:odyssey
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