過去記憶・その7でトレーニング時のキャプションファイルについてメモった。
しかしこのトレーニングでは問題がある。
確かに顔の再現が忠実になった感じではあるがそれ以外の情報がおかしい。
Generateすると似たような背景や服装、そもそもプロンプトに
全然従わないという結果になってしまった。
そこでSuper Mergerを使って優秀なモデルと融合させようと考えた。
しかし、ネット情報を読むと都合よく女の子情報だけをマージするのは結構
大変そうである。
とはいえ、やらないわけにはいかない。
Youtube情報などを見るとどうやらランダムで生成させたほうが設定値だけを
見て悩むより早く解決できそうなのでやってみる。
Super Mergerの設定（Mergeのタブ）した部分は以下の通り。
・ModelAの指定 （今回ここにCivitaiから取ってきたよさげなモデルを指定）
・ModelBの指定 （ここに自分がトレーニングしたモデルを指定）
・use MBWにチェックを入れる
・Optionsのところを開いてsave merged model ID toのimageに
チェックを入れる
・Let the dice rollのメニューを開きRandon ModeにRを選択
・Num of challengeにランダム生成を繰り返す回数を指定 （好きなだけ）
これで「Run Rand」をクリックすればウエイト値をランダムにして色々な
設定値で生成した画像が生成される。
Num of challengeを10にして何回かやってみた。
トータル150種類ほど作ってみて画像を比較し、自分が一番よさげな画像を決めた。
画像左上にID番号が表示されているのでその番号を上のほうにある
「merged model ID (-1 for last)」に入力して「Load settings from」をクリック。
するとMerging Block Weights」をクリックして開くとWeights for alphaのところに
数字がズラズラ書かれているのがわかる。
今回私がよさげだと判断した設定値はこちら
0.085,0.342,0.976,0.244,0.611,0.23,0.125,0.096,0.761,0.695,0.27,0.563,0.584,0.501,0.314,0.447,0.552,0.112,0.936,0.805,0.594,0.925,0.82,0.777,0.031,0.258
この設定値だと後者のモデルで使っている顔がかなり強く反映されるようだ。
この時点で結構満足いってるのだがもうちょっと欲をかきたかったので
とーふのかけら様が調べた情報に従って設定値を少しModel B寄りに振り切って
みる事にした。
その設定値がこちら
0.085,0.342,0.976,0,0.611,0,0,0,0.761,0.695,0.27,1,1,0.3,0.314,0.447,0.552,0.112,1,1,0.594,1,0.82,1,1,0.1
GUI上はこんな感じになる
この設定値でいったんモデルファイルを作ってみる。
・値入力後、このちょっと上にある「Set alpha」をクリックして値を反映。
・Optionsのところのsave modelにチェックを入れる。
・Custom Nameのところは入れても入れなくてもOK。
・Merge＆Genをクリックして画像を確認しつつモデルファイルを生成。
新しいモデルファイルはStable Diffusionのモデル格納フォルダにできる。
このモデルで画像を作ってみると、、、
おぉ！大成功
ModelBだけでは反映されなかったプロンプトもModelAが良いのでちゃんと動作してくれる。
ModelAの部分を他のモデルにしてみましたが同様に良い感じに仕上がるため
↑のWeight設定値は今後も使えそうな気がしてきた。