NoobAI-XL Quality Slider
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모델 설명
이 모델은 "품질"을 향상시킵니다
여기서 품질은 제가 사용한 학습 과정에 의해 정의되며, 이 과정에서는 수많은 다양한 예제 구성에서 모델의 "명작" 태그와 기타 여러 태그를 강화했습니다.
어떻게 이를 구현했나요?
저는 GitHub의 P1atdev가 LECO 논문을 바탕으로 개발한 LECO 학습 스크립트를 사용하여 이 모델을 학습했습니다. LECO 학습 과정은 임의의 노이즈 제거 강도에서 이미지를 생성한 후, 특정 개념에 대한 프롬프트가 있을 때와 없을 때 모델의 출력 차이를 기반으로 학습합니다. 이를 통해 모델은 태그, 단어, 개념 또는 문구를 임의의 프롬프트에 연결(alias)할 수 있게 됩니다. 이 경우 저는 다음의
masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, high quality, highly detailed
"품질 문단"을
연결했습니다. 즉, 저는 모델이 항상 "품질 문단"이 프롬프트로 주어진 것처럼 보이는 이미지를 생성하도록 학습시켰습니다.
기부
학습에 관한 이야기인데, 모델 학습은 비용이 많이 드는 작업이며, 저는 개인 서버에서 학습을 수행하고 있습니다. 제가 하는 일에 관심이 있다면, 개발을 지원해 주세요!
주요 장점
이 방식의 제가 가장 좋아하는 장점 중 하나는 "품질"을 모듈화하고 제어 가능하게 만든다는 점입니다. 품질 태그에 가중치를 추가하면 출력에 다소 신비로운 효과를 주지만, 이 LoRA/LECO는 가중치를 조절함으로써 명확하고 이해하기 쉬운 변화를 제공합니다. 이는 의도된 작동 방식입니다(반면, 가중치가 부여된 프롬프트는 주의력 레이어에 적용되는 해킹 기법이며 항상 원하는 효과를 내지 못합니다).
또 다른 장점은 이 LoRA/LECO가 "품질 문단"에 사용되는 토큰을 소모하지 않는다는 점입니다! 컨텍스트 창을 소모하면 A1111, InvokeAI, ComfyUI 등 사용 중인 백엔드가 주의력에 숨겨진 BREAK를 추가하게 되어, 구성하는 프롬프트의 전체 일관성을 손상시키고 다른 의도치 않은 결과를 초래할 수 있습니다.
특이점
다양한 사례에서 테스트한 결과, 저는 다음과 같은 현상들을 일관되게 관찰했습니다:
- 명시하지 않으면 인물이 여성스러운 경향이 있습니다.
- 높은 가중치일수록 "선명한" 외관으로 향하는 경향이 있습니다.
- 구성에 큰 영향을 미치며, 단순히 이전 생성 결과를 개선하려는 경우에는 적합하지 않습니다.
- 이미지의 노출량이 증가하는 것처럼 보입니다.
- 모델이 어느 정도 더 안정적으로 작동하는 것처럼 보이며, 기본 모델의 작동 범위 이하나 이상으로 CFG 스케일을 조절해도 정상 작동으로 복구되는 현상을 관찰했습니다. 이는 저에게 이상하게 느껴집니다.