Serenity 带有基础训练版本,我的长期目标是制作一个像样的SD1.5基础模型,然后根据高质量的人物照片进一步微调它。
但是随着 SDXL 的出现,我不确定何时/是否有时间去做(手指交叉?),所以至少我正在做第一部分-作为检查点合并的基本模型。
首先我使用加权和合并了 18 个模型,所以有 9 对。
之后,我使用 Sum Twice 合并了三元组,这反过来又产生了 3 个模型,这些模型再次使用 Sum Twice 合并以获得最终产品。
我选择了 18 种型号,这些型号被证明可以很好地与我的 LyCORIS 和 LoRA 型号配合使用。我已经将与其他模型相同的测试应用了,我对结果感到满意(由于我有偏见,因此不会对我的模型进行排名,但我对好坏比率感到满意)。
恕我直言,这个模型闪耀的地方是眼睛和嘴巴。
Serenity V2.1 的更新版本。
它的工作原理与以前的推理工作原理相同,但这和 2.0 之间有两个关键的区别:
1)结构问题消失了,现在可以用作培训(kohya_ss等)的基础。
2) 进行了一些额外的修剪,训练版不是 2 GB 的标准大小。
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