옷을 구분하기 위해 리본, 모자 등을 사용해야 합니다.
학습 데이터셋에 다양한 의상이 혼합되어 있으므로, 리본, 모자 등의 트리거를 사용하여 구분해야 합니다.
의상을 제한하지 않는 장점은 더 강한 일반화 능력을 갖추고 있지만, 기본 의상과 pico의 재현성이 pico 모델보다는 떨어집니다.
Hires. fix에 더 좋은 지원.
설명: 원본 영문은 설명문이므로 번역하지 않고 그대로 유지합니다.
anything4.5 기반, anything4.5로 테스트 완료, cetusMix 및 pastelMix 사용.
더 2차원적인 lora 모델.
