Mudskulpt_SD1.5

** mud-made 구조물 및 물체**를 생성하기 위한 LoRA(Low-Rank Adaptation) 모델을 만들 때, AI가 이러한 개념을 연결할 수 있도록 공통 태그와 트리거 단어를 정의하는 것이 중요합니다. 또한, 고품질 결과를 얻기 위해 적절한 베이스 모델을 선택하는 것이 핵심입니다. 아래는 권장되는 단계 및 조언입니다:

트리거 단어

생성된 이미지에서 이 특정 스타일을 호출하는 키워드로 작용할 고유하고 설명적인 트리거 단어를 선택하세요. 예시:

• 트리거 단어: mudsculpt

이 단어를 모든 학습 샘플의 캡션에 포함시켜, 젖은 흙으로 만든 물체와 조각의 스타일과 연결하세요.

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베이스 모델 추천

고품질 결과를 얻기 위해 세부 텍스처, 재질 및 자연광을 잘 처리하는 베이스 모델을 선택하세요. 다음 모델들을 권장합니다:

1. Stable Diffusion 1.5 또는 2.1:

   • 이러한 버전의 Stable Diffusion은 세부적인 텍스트-이미지 생성 작업에 적합합니다.
   • 장점: 텍스처 재현이 높은 정밀도를 가지며, 흙 및 점토와 같은 재질에 잘 적응합니다.
   • 최고의 결과를 위해 맞춤 학습과 함께 사용하세요.

2. Dreamlike Photoreal 2.0:

   • 사진 사실적인 출력에 최적화되었습니다.
   • 장점: 자연스러운 텍스처와 조명 효과에 뛰어나며, 광택 있는 젖은 표면에 이상적입니다.

3. Anything V5/V4:

   • 세부적인 아트 스타일과 예술적 렌더링에 최적화되었습니다.
   • 장점: 조각 작품과 추상적 주제에 탁월하며, 흙으로 만든 조각물에 다양하게 적용할 수 있습니다.

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학습 및 테스트 워크플로우

1. 데이터셋 준비:

   • 인간, 동물, 차량 등 다양한 카테고리를 포함한 흙으로 만든 조각 및 물체의 고품질 이미지 50~100장을 수집하세요.
   • 캡션에 공통 태그와 트리거 단어를 반드시 포함하세요.

2. 학습 파라미터:

   • kohya_ss 또는 DreamBooth와 같은 LoRA 학습 프레임워크를 사용해 미세 조정하세요.
   • 베이스 모델의 스타일을 유지하면서 독특한 흙 조각 특징을 내장하기 위해 학습률을 1e-4에서 1e-5 사이로 설정하세요.

3. 모델 테스트:

   • 트리거 단어를 포함한 프롬프트를 사용하세요. 예시:

   • "A mudsculpt of a human figure sitting on a wooden table, made of glossy red-brown clay, partially constructed, with sculpting tools nearby, soft natural lighting."

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테스트용 예시 프롬프트

학습된 모델을 테스트할 때 설명적인 프롬프트 구조를 사용하세요:

text

Copy code

"A mudsculpt of a detailed lion roaring, crafted from red-brown glossy wet clay, with visible fingerprints and intricate texture, placed on a rustic wooden table with sculpting tools in a softly lit studio background."

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요약

• 공통 태그: 재질, 객체 카테고리, 환경, 조명에 초점을 맞추세요.
• 트리거 단어: mudsculpt
• 베이스 모델: Stable Diffusion 1.5/2.1, Dreamlike Photoreal 2.0, 또는 Anything V5
• 워크플로우: 고품질 데이터셋을 준비하고, 일관된 태그로 LoRA를 학습시키고, 설명적인 프롬프트로 테스트하세요.

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