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ThePioneer/UnknownMix
UnknownMix is a machine learning model from ThePioneer. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as other.
<style code { white-space : pre-wrap !important; word-break: break-word; } </style
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Updated Jan 20, 2023
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.ckpt5.2 GB · 100%
From the Hugging Face model README
!aria2c --summary-interval=10 -x 16 -s 16 --allow-overwrite=true -Z https://huggingface.co/JosephusCheung/ACertainModel/resolve/main/ACertainModel-half.ckpt
!aria2c --summary-interval=10 -x 16 -s 16 --allow-overwrite=true -Z https://huggingface.co/JosephusCheung/ACertainModel/resolve/main/ACertainModel-half.ckpt
本ファイルのみ、CC0 1.0ライセンスとする(WebUIのAGPLとの互換性維持のため)。
WebUIの同名ファイルを置き換えることであなた自身のマージを作ることができます。
No interpolationはひっかけで、マージはしません。最初これで、マージできたと勘違いしていました。Weighted sumは比率0.1程度でも元のモデルを跡形もなく破壊します。0.01なら大丈夫でしたが、その間のどこがボーダーなのかは不明です。Add differenceは比較的元のモデルを維持したままで画風などを変更できます。ただし、やりすぎるとこのモデルのような結果になります。また、変更内容がマージに使ったSD 1.x系に期待した内容通りになる保証もありません。Note that this file and only this file in the model is released under public domain (CC0 1.0), in order to keep it compatible with the AGPL license of WebUI.
By replacing the file with the same name in WebUI, you can create your own merged model.
No interpolation is NOT a merging operation. It will work, but it will only return the same model as model A.Weighted sum can easily destroy the original SD 2.x based model. Multiplier 0.1 was enough for it, whereas 0.01 was OK. There should be a border zone somewhere.Add difference will work relatively fine, but going too far will likely result in a model similar to this. Additionally, there is no guarantee that you can get the style and/or content you expected to the original SD 1.x model you merged to.アップしているので、気になるならご自身で見てください。プロンプトはメタデータに入っているはずです。
Check it by yourself if you are interested in this model. The prompts should be in the metadata of each image.
注意: アップロード者が日本語母語話者であるため、翻訳版と日本語版に差異がある場合、元の日本語版が優先されるものとする。
Caution: Since the uploader is a Japanese native, in the event of any differences in meaning between the original Japanese version and a translation, the original Japanese version takes precedence.
要約: ほぼCreativeML Open RAIL-M。但しリバタリアン的解釈によって再構成。CreativeML Open RAIL-Mの制限は、同解釈において維持されているものと判断する。
Summary: A CreativeML Open RAIL-M, interpreted and reconstructed under a libertarian manner. The restriction of CreativeML Open RAIL-M is considered to be valid under such interpretation.
違法性は、無罪推定の原則に基づき、有罪確定を以て、かつそれのみによって判断する(有罪が確定するまで、法令違反であるように見えても、ライセンス者は違法とはみなさない)。
本モデル及び派生モデルによる生成物はパブリック・ドメイン(CC0 1.0)とすることを義務付け、生成者を含む任意の人物による(再)利用の自由を保障する。
派生モデルでは、本ライセンスと同等以上の制限とともに、同等以上の自由も保障しなければならない。
The violation of law or regulation will be judged by and only by your conviction per the presumption of innocence (unless you are convicted, it is not enough to claim it is illegal for the Licensor, even if it looks like it).
Outputs you generated by the Model or Derivatives of the Model must be distributed under public domain (CC0 1.0), to ensure not only you but anyone can (re)use it freely.
Derivatives of the Model will always have to include - at minimum - the same use-based restrictions <u>and the same open permissions</u>.
License_ja.mdを参照。
License_en.mdを参照。