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이 버전에 대해
모델 설명
v.4.0용: 이번에는 이전보다 훨씬 많은 이미지(정확히 1887장)로 모델을 학습시켰습니다. 이 모델은 프루닝된 버전입니다. VAE는 필요하지 않지만 원하시면 사용하실 수 있습니다. Clip skip은 1로 학습되었지만, 2로도 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. (Burn 현상을 방지하려면 네거티브 임베딩을 사용하는 것을 추천합니다.)
v.3.0용: 제가 한 일을 설명해 드리겠습니다. 저는 영어를 못하지만, 최대한 이해시키려고 노력하겠습니다. 이전 모든 버전은 병합된 모델이었습니다. 이번 모델은 각각 188장의 이미지를 포함하는 세 개의 서로 다른 폴더에서 세 개의 별개 모델을 학습시켰습니다. 각 이미지는 150스텝(에포크)으로 학습되었습니다. 세 폴더의 이미지들은 서로 다른 내용을 담고 있었습니다. 어떤 모델이 가장 성공적인지 결정하지 못했습니다. 세 모델 모두 매우 좋은 결과를 냈습니다. 그래서 최종적으로 이 세 모델을 병합해 단일 모델로 발표했습니다. 따라서 병합 → 학습 → 다시 병합의 과정을 거쳤습니다. 하지만 가장 시간이 많이 걸리고 힘든 부분은 학습 단계였습니다. 두 옵션을 모두 선택할 수 없었기 때문에, 이 모델이 실제로 학습을 거쳤음을 강조하기 위해 이 방식을 선택했습니다.
-*- 팁을 드리자면... 모델은 마지막으로 학습된 스타일에 치우치는 경향이 있습니다. 다음처럼 테스트해 보실 수 있습니다: 부정적 또는 긍정적 프롬프트를 아무것도 쓰지 않고, 기본 설정(20스텝, 7 스케일, 512x512 해상도 — 1.5 모델용)으로 10~15번 이미지를 생성해 보세요. (이미지를 더 선명하게 만들고 싶다면, 네거티브 임베딩을 사용하지 않고 부정적 프롬프트만 작성할 수 있습니다.) 이 테스트에서 가장 많이 나온 결과 유형이 곧 이 모델의 경향성입니다 -*-
v1.0용: 이전 애니메이션 모델과 마찬가지로, 이 모델도 여러 모델을 특정 비율로 혼합한 것입니다. 아래에 혼합된 모델 목록을 제공하지만, 혼합 비율은 명시하지 않겠습니다. 이 모델들을 만든 분들께 감사의 인사를 드립니다.
초현실적인 이미지를 생성하기에 적합합니다. 일부 단어는 모델이 NSFW 이미지를 생성하게 유도할 수 있습니다. Hires fix를 사용해 해상도를 높이면 웅장한 시각적 효과를 얻을 수 있습니다. 작은 해상도 이미지에서는 얼굴에 문제가 생길 수 있습니다. 이 경우 adetailer 같은 도구를 사용하시면 도움이 됩니다.
VAE는 필요하지 않습니다.
얼굴 복원보다 Hires fix를 사용해 해상도를 높이는 것을 추천합니다.
향후 지속적으로 개발될 예정입니다.