마사일리는 20대 중반의 가을의 무스이다.

마사일리는 화려한 존재감을 통해 가을의 불타는 정신을 구현한다. 이 텍스트 변환(TI)은 곱슬곱슬한 화려한 빨간 턱 길이 머리카락과 따뜻함과 강렬함을 발산하는 에메랄드 그린 눈으로 특징지어지는 그녀의 놀라운 아름다움을 포착하기 위해 제작되었다. 그녀의 예쁜 freckled 얼굴과 부드러운 분홍빛 피부는 자연스러운 매력과 활력을 더해준다. 마사일리의 특징은 높은 뺨뼈, 우아한 턱선, 그리고 용감하면서도 친근한 분위기를 반영하는 날카롭고 부드러운 선의 균형 잡힌 조화를 포함한다.

마사일리 TI 변경 이력:

v1 - 초기 실험 버전.

AI 이미지 생성 기술을 개선하기 위한 실험적 단계이다. 가을을 연상시키는 그녀의 본질에 집중함으로써, 이 TI는 데이터셋 혼잡이나 과도하게 단단한 프롬프트와 같은 일반적인 함정을 피하면서도 창의적 탐색의 출발점으로 기능한다. 이 균형은 마사일리를 당신의 예술 도구상에서 독특하고 유연한 무스로 빛나게 한다.

embedding merger tool을 사용해 개발된 이 TI는 얼굴 특징과 기본적인 몸체 형태에만 집중하며, 배경과 예술 스타일은 사용자의 창의적 해석에 맡긴다. 이 접근법은 과적합을 피하고, 마사일리의 핵심 특성이 농촌 가을 풍경에서부터 현대적이고 판타지적인 설정에 이르기까지 다양한 상황에 적응할 수 있도록 보장한다.

단점: 버전 1은 다른 이미지 기반 얼굴 TI에 비해 약 2배의 토큰을 사용한다. 이 모델은 실제 이미지로 학습되지 않았으며, 위 진하게 표시된 핵심 세부사항을 제외하면 얼굴이 상당히 무작위적이다. 특정 얼굴을 선호한다면 해당 시드를 고수하고 프롬프트를 조정하라. 나는 이 TI를 내 가장 좋아하는 얼굴의 와일드카드로 참조할 수 있도록 만들었다.

v2 - 계획 - 얼굴 특징의 일관성 향상.

Snöfrid v2 프로세스를 바탕으로, 마사일리의 표현을 개선하기 위해 다음 단계를 계획한다:

이미지 준비:

• 마사일리 v1에서 생성된 출력물을 기반으로, 그녀의 정의적 특징과 스타일을 가장 잘 포착한 이미지를 선별한다.
• 선택된 이미지를 ReActor를 사용해 병합하고, Hi-Res Fix로 업스케일한 후 학습용 표준 크기로 다운스케일한다.

학습 과정:

• 초기 안정성을 위해 SD 1.5 베이스 모델로 학습된 중간점 TI에서 시작한다.
• 내 자체 두 가지 명확히 구분된 스타일 모델—하나는 일러스트레이션 특징용, 하나는 반실사 요소용—을 혼합하여 그녀의 특성을 일반화하고 다양한 모델 유형 간의 호환성을 향상시킨다.

병합 및 개선:

• 최종 TI를 v1과 중간점 TI와 병합하여 연속성과 개선 사이의 균형을 맞춘다. 병합 계수는 일관성과 유연성을 달성하기 위해 반복적으로 조정된다.

목표:

• 마사일리의 TI가 다양한 스타일과 체크포인트에서 유연하게 유지되면서도 그녀의 독특한 정체성과 미적 특성을 보존한다.