『告知』　9月からメンバーシップの開始について

　この度、noteでのメンバーシップ限定記事等の開始および投げ銭の解禁をさせていただきます。

　今までマネタイズは一切しない方針（note投げ銭も意図的に閉じていました）で、マージモデルの開発やLoRA配布などを行ってまいりました。
　これは単純に、そもそも『AIイラストモデルのクオリティアップ』のために、AIフォトモデルが必須であり、AIフォト界隈の衰退を防がないと、AIイラストモデルも衰退するという懸念から、chilled-re-genericのレシピを発案。また各種騒動による問題を軽減する為、chilled_remixを公開。
　混入問題を少しでも避けるためにOpenBRAを提供いただき、BracingEvoMixを発表という流れでした。またイラスト系でも混入問題騒動に伴い、LittleStepMixを公開しました。
　よって自発的に公開したのはGenesisLifeMixだけだったりします。

　そもそも自身は繋ぎで、後々優良安心なモデルが登場することに期待していたという面が主にあり、故にマネタイズせず、普及を優先して活動していました。

　また砂上の楼閣という名前の由来から分かるように、最初はあっさり消えることが前提だったというのも理由の一つです。
　ただ様々な騒動の結果、画像生成AIの普及にはAIフォト界隈からのビジネス導入を促進させたほうが早いと感じ、コンプライアンスなども含めて、そちらへの手助けとしてAIフォト界隈に残り続けたというのが現在までの経緯です。

　しかしながら現状、AIフォトモデルの日本人開発者はかなり限られていて、発展の為には、まだ私の役割が残っていそうだなと勝手ながら感じています。その一方で、時間的・出費的・モチベーション的な負担が増加しており、完全無償での活動は困難だと判断いたしました。

　そのため、9月からメンバーシップ・投げ銭の解禁を開始させていただきます。モデルの先行公開やLoRA等の限定配布・メンバーシップ限定記事などで還元をさせていただく形式を取らせていただきます。
　それにより、金銭的負担軽減とモチベーションアップに努めたいと考えております。何卒ご理解頂ければ幸いです。

　現行のメンバーシップ限定関連の予定は下記のとおりです。
　加えて一般公開記事も投稿いたします。ご支援いただける方は何卒よろしくお願いいたします。

• 9月1週目（2日しかないので2週目の頭にずれ込む可能性あり）

  • checkpoint『chilled_rewriteXL』(先行公開)
    ※chilled系の顔立ちを意識したSDXLマージ＆追加学習モデル

サンプル『chilled_rewriteXL』

• 9月2週目

  • checkpoint『AfterRealXL』(先行公開)
    ※chilled_rewriteXLよりリアル寄りで私自身の独自路線で学習させて行く予定のモデル。

  • 記事『Textencoderから始めるマージ技術・基本の基』

サンプル『AfterRealXL』

• 9月3周目

  • checkpoint『BracingEvoMix_v2』(先行公開)
    ※背景強化、明度安定化したVersion。顔立ちは変わっていますが、より背景的なリアル度は上がっています。SD1.x系です。

サンプル『BracingEvoMix_v2』

• 9月4週目

  • 記事『LoRA Block Weightで理解する階層理解(SD1.x準拠)』

• 9月5週目

  • 記事『LECO学習についての解説』

  • 配布物『LoRAやLECO』(550円プラン以上・限定公開)

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• 10月1週目　

  • checkpoint『chilled_rebind(メンバー限定公開)』
    　※chilled_remix_v2の背景、横ポーズ強化と、お姉さん顔メインとなったモデル。rebindシリーズは完全試験モデルの為、メンバー限定公開となります。

  • 記事『LoRA学習設定やLoRA抽出の基本について(SDXLとの違いも解説)』

• 10月2週目　

  • 記事『学習素材について(入手法・トリミング・タグ付け）』

• 10月3週目

  • 配布物『LoRAやLECO』(550円プラン以上・限定公開)

• 10月4週目

  • XL系のモデルの更新

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• 11月以降未定ながら下記を構想中。
  ①Textencoder関連で少し特殊なSD1.x系モデルを研究する。
  ②SD1.xの別系統モデルを追加学習を含め作る。
  　SD1.xはSD1.1→SD1.2の後、SD1.2をbaseに、SD1.3、SD1.4、SD1.5が作られている。またSD1.5baseのinpaintingについても調査し、同じデータセットでのLoRA学習と、適用時の変化を検証する。
  　一般的に古参系譜モデルはSD1.4、後期モデルはSD1.5がベースで追加学習されているも必ずしもそれが正しいのかも含めて確認。

　以上です。
　引き続きよろしくお願いいたします。