xipa style [NOOBAI | WAI ILLUS]
세부 정보
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모델 설명
추천 사용법:
noobai v-pred: v7
noobai eps-pred: v3
illustrious eps-pred: v4 (향후 illustrious1.0으로 재학습 예정)
NOOBAI V용 V7 LYCORIS
noobai-vpred을 기본 모델로 학습되었습니다. 최근 이미지를 추가하고 오래된 이미지를 제거했습니다. noobai v 및 해당 머지 버전에서 사용을 추천합니다. 권장 강도는 0.8-1입니다.
noobai-vpred을 기반으로 학습. 최근 사진을 추가하고 오래된 사진을 제거. noobai v 및 관련 머지 버전에서 사용 권장. 권장 강도: 0.8-1.
NOOBAI V용 V6 LYCORIS
anynoob-vpred을 기본 모델로 학습되었습니다. 데이터를 다시 정리하여 AI가 이해하기 어려운 복잡한 구도를 제거하고, 얼굴 근접샷을 추가하며 프롬프트를 더욱 최적화했습니다. noobai v/eps 및 관련 머지 버전, wai illustrious에서 사용 가능합니다. 권장 강도는 0.8-1입니다.
anynoob-vpred을 기반으로 학습. 데이터를 다시 정리하여 AI가 이해하기 어려운 복잡한 구도를 제거하고, 얼굴 근접샷을 추가하며 프롬프트를 더욱 최적화. 권장 강도: 0.8-1.
NOOBAI V용 V5 B-LORA
anynoob-vpred을 기본 모델로 학습되었습니다. 가이드를 참조하여 blora 형식으로 학습하였으며, 파일 크기를 대폭 줄였고 스타일 손실은 적습니다. noobai v/eps 및 관련 머지 버전, wai illustrious에서 사용 가능합니다. 권장 강도는 0.8-1입니다.
트리거 단어를 jipa42760710로 변경했습니다. 여선생 관련 프롬프트를 제거하고 그림 스타일을 추가로 학습했습니다.
anynoob-vpred을 기반으로 학습. 가이드를 참고하여 blora 형식으로 학습, 사이즈는 작아졌고 스타일 손실은 적음. noobai v/eps 및 관련 머지 버전, wai illustrious에서 사용 가능. 권장 강도: 0.8-1.
트리거 단어를 jipa42760710로 변경. 여선생 관련 프롬프트를 제거하고 그림 스타일을 추가로 학습.
WAI ILLUSTRIOUS용 V4 LYCORIS
데이터셋을 170장에서 150장으로 축소하고, 선화, 흑백 이미지 등 스타일이 불일치하는 이미지를 제거했습니다. WAI ILLUSTRIOUS을 기본 모델로 학습되었으며, noobai에서는 사용할 수 없습니다. noobai에서는 v3 버전을 사용해 주세요. 권장 강도는 0.8-1입니다.
데이터셋을 170에서 150으로 축소. 스케치, 흑백 이미지를 제거. WAI ILLUSTRIOUS을 기반으로 학습. noobai에서는 사용 불가. noobai에서는 v3 버전을 사용하세요. 권장 강도: 0.8-1.
NOOBAI EPS용 v3 LYCORIS
Civitai는 버전 업데이트 시 모델의 이전 분류를 변경할 수 없기 때문에, 라벨은 LORA지만 실제 형식은 LyCORIS입니다.
데이터셋을 80장에서 170장으로 확장하고, 태깅을 더욱 최적화하며 학습 단계를 늘렸습니다. noobai eps-pred 1.1을 기본 모델로 학습되었으며, 전반적인 품질이 v2보다 우수합니다. noobai v-pred에서도 사용 가능합니다. noobai 및 관련 머지 버전에서 사용을 추천합니다. 강도는 0.8-1입니다.
여선생 프롬프트를 f-sensei로 변경했습니다.
태그 xipa의 영향은 거의 없으며, 추가 여부는 선택입니다(왜 그런지 모름).
Civitai는 버전 업데이트 시 모델의 이전 분류를 변경할 수 없습니다.
데이터셋을 80에서 170으로 확장하고, 태깅을 더욱 최적화하며 학습 단계를 늘렸습니다. noobai eps-pred 1.1을 기반으로 학습. 전반적인 품질이 v2보다 우수하며, noobai v-pred에서도 사용 가능. noobai 및 관련 머지 버전에서 사용 권장. 강도: 0.8-1.
여선생 프롬프트를 f-sensei로 변경.
태그 xipa는 영향이 거의 없어 선택 사항입니다(왜 그런지 모름).
NOOBAI EPS용 v2 LORA
데이터셋을 60장에서 80장으로 확장하고, 태깅을 최적화하며 학습 단계를 늘렸습니다. noobai eps-pred 1.0을 기본 모델로 학습되었으며, 전반적인 품질이 v1보다 우수합니다. noobai 및 관련 머지 버전에서 사용을 추천합니다.
데이터셋을 60에서 80으로 확장, 태깅을 최적화하고 학습 단계를 증가. noobai eps1.0을 기반으로 Civitai에서 학습. v1보다 품질이 우수함.
ILLUSTRIOUS용 v1 LORA
Civitai에서 60장의 이미지를 사용하여 illustrious를 기본 모델로 학습되었습니다.
여선생을 생성하려면 태그: female sensei, side braid 사용.
선택적 태그: paper on head, closed eyes,
캐릭터만 사용하고 스타일은 적용하지 않으려면 트리거 단어 "xipa"를 제거하세요(이 버전에서만 유효).
Civitai에서 illustrious를 기반으로 학습.
여선생 생성 시 "female sensei, side braid," 태그 사용.
선택적 태그: "paper on head, closed eyes,"
스타일 없이 캐릭터만 사용하려면 트리거 단어 "xipa"를 제거하세요(이 버전에서만 적용).
감염, 이종 콘텐츠는 포함되지 않습니다.