Objective Reality AI绘图模型,给你最平衡的概念输出

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Objective Reality 我并不是说这是最好的现实主义模型,这不是它的目的。

它作为现实主义模型效果很好,与其他模型相比,它会给你最平衡的概念输出,但其他更有针对性的模型将比这个模型更好地呈现特定概念(例如,调整为仅渲染美丽女性的模型将比这个更好地生产它们)。

这个模型的设计必须有一个数学上客观的(公正的,公正的,无偏见的,这意味着你或我认为它看起来有多好)平衡大多数现实的模型权重。

它主要设计用作现实概念的通用训练基础,因为它将为您提供创建逼真的 LoRA 的最高机会,这些 LoRA 在现有的各种现实模型中更加一致.与其他模型相比,它将对更多概念有更平衡和更广泛的理解,而不会有那么多严重的偏见阻碍,使概念目标训练(例如我使用滑块所做的)更容易完成。请记住这一点,请不要将我的苹果与您最喜欢的橙子进行比较。:)

我将尝试在每个版本上保持生成参数相同。无论好坏,由于 v1 映像经过大量策划,有时其他版本可能不会产生确切的提示。

但我想确保从每个版本中很容易看到模型中的变化。我可能会稍微编辑提示,以防止新添加的果体(或任何其他 NSFW)或其他可能破坏 TOS 的概念,就像我在 v2 中的一张照片中所做的那样。但我会尽我所能在这些约束下尽可能保持一致,并且只在必要时对其进行修改。我会让畸形的东西畸形。它就是这样。

V2 中的新功能

  • 对算法进行了大量修改,以更好地处理权重中的异常值并防止它们被放大。
  • 对一些模型增加了加权惩罚,这些模型更多地展示了它们应该展示的特征,仍在调查为什么会发生这种情况
  • 型号数量从 42 个增加到 55 个我没有删除任何模型,但确实惩罚了一些模型
  • 添加了我一直在研究的未发布的怪异模型的 2 个版本,这将有助于引入和识别当前模型中不存在的新手字幕和策展概念

这不仅仅是另一次合并。这是通过我一直在工作的自定义合并算法完成的。

这是一个大规模的,高度计算的,42 55个精心挑选的模型(许多是我自己的,定制训练的未发布的模型)的合并,其中每个权重,甚至层偏置权重,都与其他每个模型单独进行比较,为每个权重创建一个均方相似性矩阵,以计算模型权重的非常精确的混合,以保持其所有唯一性,同时消除所有“近亲繁殖”的结果在相同的模型中一遍又一遍地合并。

结果是一个模型,它共享了许多顶级逼真模型的客观平衡,同时包括一些更晦涩难懂的模型的许多独特功能和理解,以及我的许多私人未发布的逼真训练运行。

我最初不打算发布它,因为它旨在用作我的 LoRA 工作的培训基地.但坦率地说,我爱上了它作为模特,所以我想分享。

它非常适合作为现实 LoRA 的训练基础,并且由于用于计算合并的平衡算法, 它将为您提供制作 LoRA 的最佳机会, 以及其他网络和嵌入, 通常与更多的现实模型更兼容这里比单独训练任何一个。

作品展示

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