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@@ -17,8 +17,12 @@ Twitterボット「とりんさまAI」@trinsama (https://twitter.com/trinsama)
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V2 checkpoint uses dropouts, 10,000 more images and a new tagging strategy and trained longer to improve results while retaining the original aesthetics.
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バージョン2は画像を1万枚追加したほか、ドロップアウトの適用、タグ付けの改善とより長いトレーニング時間により、SDのスタイルを保ったまま出力内容の改善を目指しています。
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If you want to run **latent-diffusion**'s stock ddim img2img script with this model, **use_ema** must be set to False.
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V2 checkpoint uses dropouts, 10,000 more images and a new tagging strategy and trained longer to improve results while retaining the original aesthetics.
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step 95000 checkpoint was trained further, but you may use step 60000 checkpoint instead if style nudging is too much.
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バージョン2は画像を1万枚追加したほか、ドロップアウトの適用、タグ付けの改善とより長いトレーニング時間により、SDのスタイルを保ったまま出力内容の改善を目指しています。
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ステップ95000のチェックポイントでスタイルが変わりすぎると感じる場合は、ステップ60000のチェックポイントを使用してみてください。
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If you want to run **latent-diffusion**'s stock ddim img2img script with this model, **use_ema** must be set to False.
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