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 DeDeDeはアニメ調の人物を出力しやすいように調整されたStable Diffusionモデルです。    
 ベースモデルの[DreamLike Diffusion 1.0](https://huggingface.co/dreamlike-art/dreamlike-diffusion-1.0)へ[Trinart Charactors v2 Derrida](https://huggingface.co/naclbit/trinart_derrida_characters_v2_stable_diffusion) をStable Diffusion 1.4を用い差分マージしました。    
-そこから[DreamLike Photoreal 1.0](https://huggingface.co/dreamlike-art/dreamlike-photoreal-1.0)でIN0~5を調節、さらに30000枚のNovel AI、WD1.3/1.4、Dreamlike Photoreal2.0で出力された画像でチューニングされています。
+そこから[DreamLike Photoreal 1.0](https://huggingface.co/dreamlike-art/dreamlike-photoreal-1.0)でIN0~5を調節、さらに30000枚のSD2.1、Novel AI、WD1.3/1.4、CoolJapan Diffusion 2.1、Dreamlike Photoreal 2.0で出力された画像でチューニングされています。
 
 利用の際は以下のPrompt/Negative Promptをおすすめします。    
 P: best quality, masterpiece    
@@ -57,6 +57,30 @@ Negative prompt: (((flat shading, flat color))), retro style, 1980s, 1990s, 2000
 Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 8, Seed: 3787706619, Size: 768x512, Model hash: 6d1729a039, Denoising strength: 0.7, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Hires resize: 1152x768, Hires steps: 5, Hires upscaler: Latent
 ```
 
+# マージ・学習手順について
+以下、モデル横に記載されている記号列は、Automatic1111 Webui コミットハッシュ c98cb0f8ecc904666f47684e238dd022039ca16f 時点での、モデル選択時に記載されているckptのハッシュ値です。
+1. Dreamlike Diffusion 1.0にTrinart Derridaを差分マージする
+| Interpolation Method | Primary Model | Secondary Model | Tertiary Model | Merge Name |
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+| Add Difference @ 1.0 | DreamLike Diffusion 1.0(fc52756a74) | TrinArt Characters v2 Derrida(42d3f359b0) | Stable Diffusion 1.4(fe4efff1e1) | DDD_pre1(d1ac03017b) |
+
+2. DDD_pre1にDreamlike Photoreal 1.0でIN00~IN05を階層マージで編集する
+| Model: A | Model: B | Weight | Base alpha | Merge Name |
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+| DDD_pre1(d1ac03017b)  | Dreamlike Photoreal 1.0(f403e4e2a5) | 0.45,0.45,0.4,0.35,0.3,0.25,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 | 0 | DDD_pre2(601ec74593) |
+
+3. DDD_pre2に対し、自前で用意した他Diffusion Modelの出力からなる素材画像にて学習させる    
+用意の際に利用したサービス/モデルは、SD2.1、Novel AI、WD1.3/1.4、CoolJapan Diffusion 2.1、Dreamlike Photoreal 2.0。    
+総数は30000程、flipしたものと合わせて60000Step学習させた。    
+これにより生成したモデルをDDD_pre3(4709475652)とする。    
+
+4. DDD_pre3にDDD_pre2を加重平均でマージする
+| Interpolation Method | Primary Model | Secondary Model | Merge Name |
+| --- | --- | --- | --- |
+| Weighted Sum @ 0.5 | DDD_pre3(4709475652) | DDD_pre2(601ec74593) | DeDeDe(6d1729a039) |
+
+
+
 # ライセンスについて
 
 当モデルはDreamlike Diffusion 1.0 / Dreamlike Photoreal 1.0の影響下にあるため、上記モデルにおける**修正された**CreativeML OpenRAIL-M licenseが適用されます。