AnythingQingMix-Realistic

_Qing__Qing_
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gayasianstylemaleman사실적boys
v1.0

세부 정보

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모델 설명

본 모델은 모든 상업적 및 불법 행위에 사용하지 마세요. 무단 재배포를 금지하며, 오직 성과 공유 목적으로만 사용하세요. 위반 시 책임은 사용자에게 있습니다!

저는 국내 플랫폼 tusi.art 및 liblibai.com에도 모델을 게시하고 있습니다. 각 플랫폼의 창작 장려 정책은 다르므로, 많은 관심과 응원 부탁드립니다!

【闲鱼】https://m.tb.cn/h.5V7ITvv?tk=eY01dB4UcnH

(제 QQ 그룹: 235392155, LoRA 대행 및 CKPT 융합 조정은 제 QQ: 2402799912로 문의하세요)

이곳은 제 ‘爱发电’ 페이지입니다. 전기세라도 보태주세요 QAQ. 응원 감사합니다~

https://afdian.net/a/_Qing_

한 마디 추가하면, 연습하고 싶은 스타일이 있다면 댓글로 알려주세요! 시도해서 트레이닝하고 공유해 드릴 수 있습니다(단, 학습 데이터셋 준비는 매우 시간이 걸립니다). 아티스트 스타일 및 실제 인물은 제외합니다. 이 모델은 제작한 유일한 실제 인물 관련 모델입니다.

일. 모델 소개

  1. 진짜 아시아 남성을 중심으로 한 실제 인물 모델이나, 결과물은 유럽계 인물도 잘 생성합니다.

  2. 인체 구조 표현 능력이 뛰어나며, 사지, 손, 발이 왜곡될 확률이 매우 낮습니다.

  3. 얼굴 영향을 의도적으로 피해서 융합했기 때문에, 얼굴이 고정되지 않아 캐릭터 LoRA와 조합하기에 매우 적합합니다.

  4. CLIP 편향 문제 없음.

이. 생성 시 권장 사항

  1. 저는 실제 인물 AI 그림을 많이 접해보지 않았으므로, 일반적인 실제 인물 모델의 사용법에 따라도 충분합니다.

  2. 생성 시 품질 관련 키워드를 추가하면 효과가 있습니다. 더욱 사실적이고 입체적인 결과를 원한다면, 리얼리즘, 조명, 그림자 관련 태그를 사용해보세요.

  3. 고해상도 복원 기능을 활성화해 보세요. 얼굴 복원 기능은 추천하지 않습니다.

  4. 정사각형, 세로, 가로 형태 모두 잘 생성되며, 캔버스 크기 자유롭게 조정 가능합니다.

  5. 이 모델은 다른 유형도 잘 생성하지만, 특히 인물이 가장 뛰어납니다.

  6. 좋아요, 결과 공유, 댓글, 5성 평가 꼭 부탁드립니다!

삼. 융합에 사용된 모델

(Civitai에 존재하는 부분만 기재)

LoRA:

CKPT:

사. 모델 사용자에게 드리는 조언 및 답변

(저는 미술 및 AI에 대한 전문 교육을 받지 않은 일반인입니다만, 꾸준히 학습하고 탐구하며 다양한 전문가들과 경험을 교류하고 있습니다. 제가 중요하게 여기는 부분에 대해선 엄격한 정확성 기준을 지키고자 하며, 제 공간에서 올바른 AI 지식을 전달하고자 합니다. 아래 내용은 질문에 대한 개별 답변으로만 제공됩니다.)

1. LoRA

  • 애니메이션 캐릭터 LoRA의 경우, 가장 이상적인 가중치는 1입니다. 가중치를 조정하여 적합도를 개선할 수 있지만, 이는 부작용을 동반할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 플랫폼의 애니메이션 LoRA는 과적합이 심해, 이를 개선하기 위해 가중치를 0.6/0.8로 낮추는 추천이 많습니다. 그러나 이는 캐릭터의 원래 외형 특징을 상실하게 만들 수 있습니다.

  • 과적합의通俗 설명: 너무 많은 학습으로 인해 LoRA가 경직되며, 태그에 반응하지 않거나 원본 데이터에서 나온 이미지를 생성하는 현상입니다.

2. CKPT

  • CLIP 편향과 UNet 과적합 모두 모델이 태그를 무시하게 만듭니다.

  • CLIP 편향은 태그 인식 오류를 유발합니다. 일부 플랫폼의 모델들은 이 문제를 인지하지 못하고 있습니다. 관심 있다면 아래 ‘기타’ 섹션에서 점검 및 간단한 복구 방법을 안내해 드리겠습니다.

  • UNet 과적합도 모델을 경직하게 만들며 태그에 반응하지 않거나, 태그 없이도 멋진 이미지를 생성하는 현상이 발생합니다. 이는 과적합이 원본 이미지를 그대로 출력하는 경우입니다.

  • 융합된 CKPT 모델은 생성 품질의 하한선을 높이는 데 도움이 되지만, 태그 가중치가 혼란스럽고 각각의 “특징”을 지니게 됩니다. 또한, 이러한 모델로 학습된 LoRA는 다른 모델에서는 잘 작동하지 않습니다.

  • 대형 모델이 LoRA 및 다른 모델을 더 잘 수용하려면, CKPT 융합 시 LoRA를 포함시키지 마세요. 혹은 저처럼, 불만족스러운 부분을 낮은 가중치로만 융합하는 방식을 고려하세요.

3. VAE

  • CKPT 자체에 VAE가 내장되어 있습니다. 외부 VAE는 추가하는 것이 아니라, 교체 목적으로 사용해야 합니다.

  • VAE는 단순히 채도 변화만을 의미하지 않습니다. 이미지 생성 시 구도, 디테일 등 다양한 요소에 영향을 주는 기능을 가지고 있습니다.

4. 기타

  • 메모리 사용량이 큰 모델이 무조건 좋은 것은 아닙니다. 많은 모델에는 불필요한 데이터가 뒤엉켜 있어, 다운로드만 낭비됩니다.

  • 샘플 이미지의 품질로 모델의 전반적 품질을 판단할 수 없습니다. 작가의 미적 감각 외에도, 몇 개의 모델이나 플러그인을 사용했는지, 텍스트-이미지 생성과 이미지-이미지 생성을 몇 차례 반복했는지 알 수 없습니다.

  • 다운로드 수나 좋아요 수도 모델 품질을 판단할 수 없습니다. 좋아요 수는 다운로드 수에 의존하며, 다운로드 수는 작가의 명성, 썸네일 이미지의 인기, 캐릭터의 인기, 아트스타일의 대상층, 모델 유형의 수요 등과 관련이 있습니다.

  • 모델의 최신 버전이 가장 좋은 것은 아닙니다. 종종 특정 버전을 기반으로 한 방향성 있는 조정이 이루어집니다. 심지어 일부 작가들은 다운로드를 늘리기 위해 무의미한 업데이트를 반복하기도 합니다. 실제로 사용해 보면 모델 품질은 원래 상태에서 별다른 진전을 보이지 않는 경우가 많습니다.

  • 더 전문적이고 상세한 지식은 “万象熔炉 | Anything V5/Ink” 소개 부분을 참고하세요. CLIP 편향 점검 및 복구에 대한 확장 링크는 본 문서 상단에 있습니다.

    모델 링크: 万象熔炉 | Anything V5/Ink - V3.2++[ink] | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

이 모델로 만든 이미지

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