The Breaker (Park Jin-hwan) Style

나는 만화 '브레이커'와 그 속편인 '브레이커 뉴 웨이브스', '브레이커 영원한 힘'의 작가 박진환의 스타일을 매우 좋아한다. 또한 '트리니티 원더', '약속된 오르키스', '무자비함', '절대적 후퇴'도 좋아한다.

이 LoRa에는 두 가지 버전이 있다:

• 버전 1: 515장의 이미지로 학습되었다. 이 이미지들은 웹툰 '절대적 후퇴'의 스크린샷과 일부 '브레이커 영원한 힘'의 장면들이다. 웹툰의 장르 상 대부분의 이미지가 남성 캐릭터이고, 여성 캐릭터는 일부에 불과하다. 학습된 모델은 "불만족스러웠지만 충분히 괜찮았다". 이 모델은 내 PC에서 로컬로 학습되었기 때문에 에폭과 반복 횟수가 매우 제한적이었다. 최상의 결과를 얻기 위해 학습된 트리거 단어와 다른 태그를 사용해 테스트했다. 주로 Pony PDXL Negative Embedding (zPDXL2)와 NegativeXL (D)를 사용했다. 이 두 임베딩을 사용해 생성된 이미지들은 평균적이었다.

• 참고: 임베딩 - NegativeXL (D)는 SDXL용이므로 사이트상의 Pony 모델에서는 작동하지 않으며, 로컬 A1111 Stable Diffusion에서는 LoRa 목록에서 이를 선택할 수 없어 보이지 않는다. 나는 PonyV6를 체크포인트로 사용하고 있기 때문에 이는 다소 모순처럼 보인다. 그렇다면 A1111 SD에서 SDXL 임베딩을 어떻게 사용할 수 있을까? 간단하다. 메뉴에서 "설정" > 하위 메뉴 "추가 네트워크" > 옵션 "LoRa 페이지에서 항상 모든 네트워크 표시"를 클릭한 후, "설정 적용" 버튼(페이지 상단)을 클릭한다. 그런 다음 "LoRa" 하위 탭으로 이동하여 "새로 고침" 버튼을 클릭한다.

• 버전 2: 버전 1의 결과가 매우 마음에 들지 않아, 여성 캐릭터에 특화된 더 정교한 학습 이미지를 찾기로 결정했다. 이때는 수량보다 품질에 더 초점을 맞췄다. 이번 버전의 학습에는 200장의 이미지를 사용했다. 그 중 2/4는 여성 캐릭터가 다양하게 등장하는 웹툰 '트리니티 원더'에서 가져왔고, 1/4은 웹툰 '약속된 오르키스'에서, 나머지 1/4은 '절대적 후퇴'와 '브레이커 영원한 힘'에서 각각 가져왔다. 버전 1보다 훨씬 나은 모델이 학습되었다. 사이트에서 학습했기 때문에 더 많은 에폭과 반복 횟수를 사용할 수 있었다. 최상의 결과를 얻기 위해 학습된 트리거 단어와 다른 태그를 사용해 테스트했다. 주로 Pony PDXL Negative Embedding (zPDXL2)와 NegativeXL (D)를 사용했다. 이 두 임베딩을 사용해 생성된 이미지들은 매우 우수했다.

버전 1:

• 트리거 단어: P4rkJ1nHw4n, manhwa, webtoon

• 가중치: 1.0

버전 2:

• 트리거 단어: P4rkJ1nHw4n, manhwa

• 가중치: 1.0

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