VCominosPony_VulvaMix

포니의 모델은 네이키드에 대해 잘 생성하지만, 외음부를 만드는 데仍 어려움을 겪는다. 그들이 생성하는 외음부는 너무 이상하고 비현실적이며 자연스럽지 않아, 이를 세부 조정하고 싶었다. LoRA를 사용해 보았지만, 모델이 다른 요소를 추론할 때 품질이 떨어지거나, 전체 스타일이 변경되었으며(대부분의 학습 데이터가 실제 사진이기 때문에), 또는 외음부를 충분히 잘 생성하는 방법을 제대로 학습하지 못했다.

그래서 나는 이 목적을 위해 전체 UNet을 세부 조정했다. 포니 모델의 스타일에 맞게 수동으로 태그한 대량의 외음부 클로즈업 이미지 모음, 모델의 인페인팅 이미지 및 원본 이미지를 혼합하여, 모델의 품질과 스타일을 잃지 않도록 했다. 나는 Solus25D의 모델을 선택했는데, 다른 모델들보다 그 스타일이 더 마음에 들었기 때문이다. 하지만 이 학습 방법을 다른 모델에도 적용할 계획이며, 향후 Flux와 Hunyuan 비디오에도 적용할 예정이다.