Chie Satonaka (11 outfits) - Persona 4 [Pony]

기본 외모:

p4chie, satonaka chie, short hair, brown hair,

겨울 유니폼:

p4chie-winuni, school uniform, yasogami school uniform, green jacket, zipper, button badges, pleated skirt, houndstooth skirt, socks, loafers,

여름 유니폼:

p4chie-sumuni, school uniform, serafuku, yasogami school uniform, neckerchief, jacket around waist, pleated skirt, houndstooth skirt, wristbands, multicolor wristbands, socks, loafers,

겨울 캐주얼:

p4chie-wincas, jewelry, pendant, jacket, open jacket, green jacket, white shirt, track jacket, jacket, button badge, miniskirt, denim skirt, boots, 

겨울 캐주얼 2:

p4chie-wincas2, black turtleneck, long sleeves, yellow dress, long sleeve dress, ruffled dress, brown pleated skirt,

여름 캐주얼:

p4chie-sumcas, jewelry, necklace, tank top, green tank top, floral print, bare shoulders, collarbone, wristbands, multicolor wristbands, short shorts, blue shorts, sneakers

수영복:

p4chie-swim, swimsuit, bikini top only, striped bikini top, shorts, green shorts, ribbon belt, yellow belt, midriff,

트랙복:

p4chie-track, long sleeves, track jacket, track suit, track pants, striped collar, striped sleeves, zipper, yh, sneakers,

타임스킵:

p4chie-timeskip, dress, yellow dress, choker, jacket, open jacket, sleeves rolled up, pantyhose, black pantyhose

스키 여행:

p4chie-ski, hat, goggles, goggles on head, scarf, pink scarf, coat, hood, gloves, pink gloves, overalls, 

유카타:

p4chie-yukata, japanese clothes, yukata, white yukata, sash, yellow sash, floral print,

P4 골든 비키니:

p4chie-swim2, bikini, yellow bikini, halterneck, bikini skirt, striped

페르소나 4의 사토나카 치에에 대한 제 해석입니다.

이미 많은 치에 라오라가 존재하며, zetsubousensei의 라오라는 특히 훌륭합니다. 하지만 치에가 제 가장 좋아하는 캐릭터라, 제가 도전해보려고 그녀의 정식 옷들을 가능한 한 많이 재현해보았습니다.

이 라오라용 데이터셋은 공식 아트워크, P4 애니메이션에서 캡처한 화면, 그리고 게임의 초상화 및 화면 캡처에서 수집했습니다. 다른 라오라들과 비교했을 때 이 라오라의 강점은 다음과 같습니다:

1. 녹색 재킷을 입은 일반적인 갈색 머리 소녀가 아니라, 게임과 P4 애니메이션의 치에를 혼합한 듯한 캐릭터를 잘 생성합니다.

2. 대부분의 경우 그녀의 정식 옷들을 정확히 재현합니다.

3. 그녀의 샤도 월드 안경을 아름답게 재현합니다.

이 라오라의 가장 큰 문제점은 겨울 유니폼과 겨울 캐주얼 옷 모두에 녹색 트랙 재킷이 포함되어 있다는 점입니다. 각 옷의 특징이 서로 혼동되지 않도록 데이터셋을 여러 번 다시 태그해야 했고, 제공된 키워드를 사용하면 대부분 잘 작동합니다.