Type | |
Stats | 81 8 |
Reviews | (17) |
Published | Nov 29, 2024 |
Base Model | |
Training | Steps: 4,000 Epochs: 9 |
Usage Tips | Clip Skip: 2 |
Hash | AutoV2 D5471F75C0 |
v5-NoobAI
使用 NoobAI Epsilon-pred 0.5-Version 製作的 Lora,並融合了低權重 v4-rev9,此次訓練相較於之前的版本有更高的穩定度。
建議的權重值在 1.0
。
當你使用 NoobAI 系列模型時,權重的變化會對畫面產生較多的影響,請自行斟酌權重的調整與使用。
Using Lora made with NoobAI Epsilon-pred 0.5-Version and incorporating low-weight v4-rev9, this training has higher stability than the previous version.
The recommended weight value is 1.0
.
When you use the NoobAI series model, changes in weights will have a greater impact on the image. Please consider the adjustment and use of weights at your own discretion.
NoobAI Epsilon-pred 0.5-Version で作成した Lora を使用し、低重量の v4-rev9 を組み込むことで、前バージョンよりも安定性が高いトレーニングとなります。
推奨されるウェイト値は 1.0
です。
NoobAIシリーズモデルを使用する場合、ウェイトの変更は映像への影響が大きくなりますので、ウェイトの調整や使用についてはご自身の判断でご検討ください。
NoobAI Epsilon-pred 0.5-Version 으로 제작된 Lora 를 사용하고 경량 v4-rev9 를 통합한 이 훈련은 이전 버전보다 안정성이 높습니다.
권장되는 가중치 값은 1.0
입니다.
NoobAI 시리즈 모델을 사용하는 경우 가중치의 변화가 사진에 더 큰 영향을 미치게 됩니다. 가중치의 조정 및 사용은 사용자의 재량에 따라 고려하시기 바랍니다.
v4-rev9
這個版本總共融合了 7 個不同訓練方式的 Lora 模型,並融合了低權重 v3 版本,這個模型會干擾輸出,請自行斟酌權重的調整與使用。
建議的權重值在 0.2 ~ 1.0
之間。
This version combines a total of 7 Lora models with different training methods, and integrates the low-weight v3 version. This model will interfere with the output. Please consider the adjustment and use of weights at your own discretion.
The recommended weight value is between 0.2 ~ 1.0
.
このバージョンは、トレーニング方法が異なる合計 7 つの Lora モデルを組み合わせ、低重みの v3 バージョンを統合します。このモデルは出力に干渉します。重みの調整と使用はご自身の判断でご検討ください。
推奨される重みの値は 0.2 ~ 1.0
です。
이 버전은 총 7 개의 Lora 모델을 다양한 훈련 방법과 결합하고 경량 v3 버전을 통합합니다. 이 모델은 출력을 방해합니다. 가중치의 조정 및 사용은 귀하의 재량에 따라 고려하시기 바랍니다.
권장되는 가중치 값은 0.2 ~ 1.0
입니다.
v3-rank16
使用全新的訓練方法重新訓練的 LoCon 模型,並融合了原有 v2 版本,這個模型會干擾輸出,請自行斟酌權重的調整與使用。
建議的權重值在 0.2 ~ 0.7
之間。
The LoCon model is retrained using a new training method and incorporates the original v2 version. This model will interfere with the output, so please adjust the weights and use them at your own discretion.
The recommended weights are 0.2 ~ 0.7
.
LoConモデルは新しいトレーニング方法で再トレーニングし、オリジナルのv2バージョンを組み込んでいます。このモデルは出力に干渉しますので、ウェイトを調整し、ご自身の判断でご使用ください。
推奨ウェイトは 0.2 ~ 0.7
です。
LoCon 모델은 새로운 훈련 방법을 사용하여 재훈련되었으며, 기존 v2 버전을 통합합니다. 이 모델은 출력에 간섭을 일으키므로 가중치를 조정하여 재량에 따라 사용하시기 바랍니다.
권장 가중치는 0.2 ~ 0.7
입니다.
v2-rank32
2.0 的縮小版本,只是將 Network Rank 縮小到 dim 32 的尺寸,對於部分細節表現會有所喪失,可能會出現部分肢體表現不如預期的狀況。
但是檔案縮小了,在動畫模型的表現上差異不大。
2.0's reduced version, only the Network Rank is reduced to dim 32's size, the partial subdivision expression is lost, and the possible appearance of the partial limb body expression is not possible.
However, the design has been reduced, and there are slight differences in the expression of the anime checkpoints.
2.0の縮小版では、ネットワークランクのみがdim 32のサイズに縮小され、部分的な細分割表現が失われ、部分的な四肢体表現の出現が不可能になります。
ただし、デザインが縮小されており、アニメチェックポイントの表現が若干異なります。
2.0의 축소 버전에서는 Network Rank만 희미한 32 크기로 축소되어 부분 세분화 표현이 손실되고 부분 사지 신체 표현이 가능한 모습이 불가능합니다.
다만 디자인이 축소됐고, 애니메이션 체크포인트 표현에도 약간의 차이가 있다.
v2
重新訓練並融合部分 Pony 訓練結果,關於 Pony 模型可以參考我所製作的 Pony Realistic Tweaker
建議的權重值在 0.3 ~ 1.0 之間。
Retrain and fuse some of the Pony training results. For the Pony model, please refer to the Pony Realistic Tweaker I made.
The recommended weight value is between 0.3 ~ 1.0.
ポニーのトレーニング結果の一部を再トレーニングして融合します。ポニーモデルについては、私が作成した「Pony Realistic Tweaker」を参照してください。
推奨される重量値は 0.3 ~ 1.0 です。
포니 훈련 결과 중 일부를 재훈련하고 융합합니다. 포니 모델에 대해서는 제가 만든 Pony Realistic Tweaker 를 참고해주세요.
권장되는 가중치 값은 0.3 ~ 1.0입니다.
v1
!!!VERY EARLY VERSION!!!
Clip skip: 1 or 2
這是一個融合模型,利用自行製作的手部與腳部動作的基礎模型進行融合,有機會可以輸出比較好的手部(或腳部)動作。這個模型會干擾輸出,請自行斟酌權重的調整與使用。
建議的權重值在 0.2 ~ 0.7 之間。
This is a fusion model that utilizes self-made base models of hand and foot movements for fusion, and there is a chance that it can output better hand (or foot) movements. This model interferes with the output, so please adjust and use the weights at your own discretion.
The recommended weighting value is between 0.2 and 0.7.
これは、自作の手と足の動きのベースモデルを用いてフュージョンするモデルで、より良い手(足)の動きを出力できる可能性がある。このモデルは出力に干渉しますので、ご自身の判断で重みを調整してお使いください。
推奨される重みは 0.2~0.7 です。
자체 제작한 손과 발 움직임의 기본 모델을 융합에 사용하는 융합 모델이며, 더 나은 손(또는 발) 움직임을 출력할 가능성이 있습니다. 이 모델은 출력에 간섭을 일으키므로 사용자의 재량에 따라 가중치를 조정하여 사용하세요.
권장 가중치는 0.2 에서 0.7 사이입니다.