모델 소개(영문 부분)

I 목차

이 소개에서는 다음 내용을 배우게 됩니다:

1. 모델 정보(제 II절 참조);

2. 사용 방법(제 III절 참조);

3. 학습 파라미터(제 IV절 참조);

4. 트리거 단어 목록(부록 A 참조)

II AIDXL

애니메이션 일러스트레이션 디퓨전 XL, 또는 **AIDXL**은 스타일리시한 애니메이션 일러스트를 생성하기 위해 전용으로 개발된 모델입니다. 이 모델은 800개 이상(업데이트가 지속적으로 추가됨)의 내장 일러스트 스타일을 보유하고 있으며, 이는 특정 트리거 단어(부록 A 참조)에 의해 활성화됩니다.

장점:

• 전통적인 AI 포즈가 아니라 유연한 구성;

• 혼란스러운 상태가 아닌 숙련된 디테일;

• 애니메이션 캐릭터를 더 잘 이해함.

III 사용자 가이드

1 기본 사용법

1.1 프롬프트

1. 트리거 단어: 이미지를 스타일리시하게 만드려면 부록 A에 제공된 트리거 단어를 추가하세요. 적절한 트리거 단어는 매우 품질을 향상시킵니다;

   아티스트 스타일 트리거 단어의 가중치는 낮추는 것이 좋습니다. 예: (by xxx:0.6).

2. 의미적 정렬: 프롬프트 태그나 문장을 정렬하면 모델이 의도를 더 잘 이해할 수 있습니다.

   권장 태그 순서: 트리거 단어(by xxx) → 캐릭터(Sousou no Frieren 시리즈의 Frieren_이라는 이름의 소녀) → 인종(엘프) → 구성(카우보이 샷) → 스타일(임파스토 스타일) → 테마(판타지 테마) → 주요 환경(숲 속, 낮) → 배경(그라디언트 배경) → 동작(바닥에 앉아 있음) → 표정(무표정함) → 주요 특징(흰 머리) → 신체 특징(더블테일, 녹색 눈, 벌어진 입술) → 의상(흰 드레스 착용) → 의상 액세서리(프릴) → 기타 아이템(고양이) → 보조 환경(잔디, 햇빛) → 미학(아름다운 색상, 디테일한, 미적) → 품질((best quality:1.3)_)

3. 네거티브 프롬프트: (worst quality:1.3), low quality, lowres, messy, abstract, ugly, disfigured, bad anatomy, draft, deformed hands, fused fingers, signature, text, multi views

1.2 생성 파라미터

1. 해상도: 총 픽셀 수(=가로 × 세로)가 약 1024×1024이고, 가로와 세로가 32의 배수인 경우 AIDXL이 최상의 결과를 생성합니다. 예: 832x1216(2:3), 1216x832(3:2), 1024x1024(1:1) 등.

2. 샘플러 및 스텝: 웹UI에서 Euler A로 불리는 "Euler Ancester" 샘플러를 사용하고, CFG 스케일 7~9에서 약 28스텝으로 샘플링합니다.

3. '정제': 텍스트-이미지에서 생성된 이미지가 흐릿한 경우, 이미지-이미지 또는 인페인팅 등을 사용하여 '정제'해야 합니다.

   간단한 확대를 원하시면 다음을 참조하세요: Upscale to huge sizes and add detail with SD Upscale, it's easy! : r/StableDiffusion (reddit.com)

4. 기타 구성 요소: 추가적인 리파이너 모델은 필요 없습니다. 모델 자체의 VAE 또는 sdxl-vae를 사용하세요.

Q: 모델 커버를 재현하려면 어떻게 해야 하나요? 왜 같은 생성 파라미터로 커버와 동일한 이미지를 재현할 수 없나요?

A: 커버에 표시된 생성 파라미터는 텍스트-이미지 파라미터가 아닌, 이미지-이미지(확대용) 파라미터입니다. 기본 이미지는 주로 Euler Ancester 샘플러에서 생성되며, DPM 샘플러가 아닙니다.

2 특수 사용법

2.1 일반화된 스타일

버전 0.7부터 AIDXL은 유사한 스타일들을 요약하여 일반화된 스타일 트리거 단어를 도입했습니다. 이 트리거 단어들은 각각 일반적인 애니메이션 일러스트 스타일 범주를 나타냅니다. 일반 스타일 트리거 단어는 그 단어의 의미가 가리키는 예술적 의미와 반드시 일치하지는 않으며, 재정의된 특수 트리거 단어임을 유의하세요.

2.2 캐릭터

버전 0.7부터 AIDXL은 캐릭터에 대한 학습을 강화했습니다. 일부 캐릭터 트리거 단어의 효과는 이미 LoRA와 유사한 수준이며, 캐릭터 개념과 그 의상 개념을 잘 분리할 수 있습니다.

캐릭터 트리거 방법: {캐릭터} \({저작권}\). 예를 들어, 애니메이션 "Cyberpunk: Edgerunners"의 주인공 Lucy_를 트리거하려면 lucy \(cyberpunk\)를 사용하고, 게임 "Genshin Impact"의 캐릭터 Gan Yu_를 트리거하려면 ganyu \(genshin impact\)를 사용하세요. 여기서 "lucy"와 "ganyu"는 캐릭터 이름, "\(cyberpunk\)"와 "\(genshin impact\)"는 각 캐릭터의 출처이며, 괄호는 가중 태그로 해석되지 않도록 백슬래시 "\"로 이스케이프합니다. 일부 캐릭터는 저작권 부분이 불필요합니다.

버전 v0.8부터는 더 간단한 트리거 방법이 추가되었습니다: a {girl/boy} named {character} from {copyright} series.

캐릭터 트리거 단어 목록은 다음을 참조하세요: selected_tags.csv · SmilingWolf/wd-v1-4-convnext-tagger-v2 at main (huggingface.co). 또한, 이 문서에 언급되지 않은 일부 추가 트리거 단어도 포함될 수 있습니다.

일부 캐릭터는 추가 트리거 단계가 필요합니다. 사용 시, 단일 캐릭터 트리거 단어로 캐릭터를 완전히 복원할 수 없는 경우, 캐릭터의 주요 특징을 프롬프트에 추가해야 합니다.

AIDXL은 캐릭터의 의상 착용을 지원합니다. 캐릭터 트리거 단어는 일반적으로 캐릭터 본인의 의상 특징을 포함하지 않습니다. 캐릭터의 의상을 추가하려면 프롬프트에 의상 태그를 추가해야 합니다. 예: silver evening gown, plunging neckline은 게임 _Azur Lane_의 캐릭터 _St. Louis(Luxurious Wheels)_의 옷을 표현합니다. 마찬가지로, 다른 캐릭터의 의상 태그를 원하는 캐릭터에 추가할 수 있습니다.

2.3 품질 태그

품질 및 미학 태그는 공식적으로 학습되었습니다. 프롬프트에 이를 추가하면 생성된 이미지의 품질에 영향을 줍니다.

버전 0.7부터 AIDXL은 품질 태그를 공식적으로 학습하고 도입했습니다. 품질은 최고에서 최악까지 여섯 단계로 구분됩니다: amazing quality, best quality, high quality, normal quality, low quality, worst quality.

품질 태그에 추가 가중치를 부여하는 것이 좋습니다. 예: (amazing quality:1.5).

2.4 미학 태그

버전 0.7부터 미학 태그가 도입되어 이미지의 특수한 미적 특징을 설명합니다.

2.5 스타일 병합

여러 스타일을 결합하여 맞춤 스타일을 만들 수 있습니다. '병합'은 사실 동시에 여러 스타일 트리거 단어를 사용하는 것을 의미합니다. 예: chun-li, amazing quality, (by yoneyama mai:0.9), (by chi4:0.8), by ask, by modare, (by ikky:0.9).

팁:

• 스타일의 가중치와 순서를 조절하여 스타일을 조정하세요.

• 프롬프트에 추가하는 방식으로, 앞에 붙이지 마세요.

IV 학습 전략 및 파라미터

AIDXLv0.1

SDXL1.0을 기본 모델로 사용하고, 약 22,000개의 레이블된 이미지를 사용하여 코사인 스케줄러로 학습률 5e-6, 사이클 수 = 1로 약 100 에포크 학습하여 모델 A를 생성합니다. 그 후, 학습률 2e-7과 동일한 다른 파라미터를 사용하여 모델 B를 생성합니다. AIDXLv0.1 모델은 모델 A와 B를 병합하여 얻습니다.

AIDXLv0.51

학습 전략

AIDXLv0.5에서 학습을 재개하며, 세 가지 학습 단계가 순차적으로 연결됩니다:

1. 긴 캡션 학습: 전체 데이터셋을 사용하며 일부 이미지는 수동으로 캡션을 작성합니다. U-Net과 텍스트 인코더를 모두 AdamW8bit 최적화기로 학습하고, 높은 학습률(약 1.5e-6)로 코사인 스케줄러를 사용합니다. 학습률이 특정 임계값(약 5e-7) 이하로 감소할 때 학습을 중단합니다.

2. 짧은 캡션 학습: 단계 1의 출력에서 시작하여 동일한 파라미터와 전략을 사용하지만, 캡션 길이가 짧은 데이터셋으로 학습합니다.

3. 정제 단계: 단계 1의 데이터셋에서 고품질 이미지를 수동으로 선별한 하위셋을 준비합니다. 단계 2의 출력에서 시작하여 낮은 학습률(약 7.5e-7), 5~10회 재시작하는 코사인 스케줄러를 사용하여 학습을 재개합니다. 결과가 미학적으로 만족스러울 때까지 학습합니다.

고정 학습 파라미터

• 노이즈 오프셋 같은 추가 노이즈는 사용하지 않음.

• Min snr gamma = 5: 학습 속도 향상.

• 전체 bf16 정밀도.

• AdamW8bit 최적화기: 효율성과 성능의 균형.

데이터셋

• 해상도: 1024x1024 총 해상도(=높이 × 너비), SDXL 공식 버킷 전략을 수정하여 적용.

• 캡셔닝: WD14-Swinv2 모델로 0.35 임계값을 사용하여 캡션 작성.

• 클로즈업 크롭: 이미지를 여러 클로즈업으로 자릅니다. 학습 이미지가 크거나 희귀한 경우 매우 유용합니다.

• 트리거 단어: 각 이미지의 첫 번째 태그를 트리거 단어로 유지.

AIDXLv0.6

학습 전략

AIDXLv0.52에서 학습을 재개하되, 적응형 반복 전략을 사용합니다. 데이터셋의 각 캡션 이미지에 대해 다음 규칙에 따라 학습 반복 횟수를 증가시킵니다:

• 규칙 1: 이미지의 _품질_이 높을수록 반복 횟수가 더 많아집니다.

• 규칙 2: 이미지가 특정 스타일 클래스에 속하는 경우:

  • 클래스가 아직 학습되지 않았거나 _부족하게 학습_된 경우, 수동으로 해당 클래스의 반복 횟수를 증가시키거나, 자동으로 반복 횟수를 증가시켜 해당 클래스의 전체 반복 횟수가 특정 사전 설정 값(약 100)에 도달하도록 합니다.

  • 클래스가 이미 학습되었거나 _과적합_된 경우, 수동으로 반복 횟수를 1로 강제 설정하고 품질이 낮으면 제거합니다.

• 규칙 3: 반복 횟수는 최종 반복 횟수가 특정 임계값(약 10)을 초과하지 않도록 제한합니다.

이 전략은 다음과 같은 장점을 가집니다:

1. 새로운 학습으로 모델의 기존 정보를 보호하며, 정규화된 이미지와 동일한 개념을 적용합니다.

2. 학습 데이터의 영향을 더 통제 가능하게 만듭니다.

3. 다양한 클래스 간 학습을 균형 있게 조절하며, 학습되지 않은 클래스를 장려하고 이미 학습된 클래스의 과적합을 방지합니다.

4. 계산 자원을 크게 절약하고, 모델에 새로운 스타일을 추가하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

고정 학습 파라미터

AIDXLv0.51과 동일.

데이터셋

AIDXLv0.6의 데이터셋은 AIDXLv0.51을 기반으로 하며, 다음 최적화 전략이 추가되었습니다:

• 캡션 의미 정렬: 캡션 태그를 의미론적 순서로 정렬. 예: "gun, 1boy, holding, short hair" → "1boy, short hair, holding, gun".

• 캡션 중복 제거: 의미가 유사한 태그(예: "long hair"와 "very long hair")를 제거하고, 가장 많은 정보를 유지하는 태그만 남깁니다.

• 추가 태그: 모든 이미지에 수동으로 추가 태그를 삽입합니다. 예: "high quality", "impasto" 등. 이 작업은 일부 도구를 사용하면 빠르게 수행 가능합니다.

V 특별한 감사의 말

계산 자원 지원: 컴퓨팅 파워 지원을 제공해 주신 @NieTa 커뮤니티(捏Ta (nieta.art))에게 감사드립니다.

데이터 지원: 막대한 데이터를 제공해주신 @KirinTea_Aki(KirinTea_Aki Creator Profile | Civitai) 및 @Chenkin(Civitai | Share your models)에게 감사드립니다.

이분들이 없었다면 버전 0.7은 존재하지 않았을 것입니다.

VI AIDXL 대 AID

2023/08/08. AIDXL은 AIDv2.10과 동일한 학습 세트로 학습되었지만, AIDv2.10을 능가합니다. AIDXL은 더 똑똑하며, SD1.5 기반 모델이 할 수 없는 많은 일을 수행할 수 있습니다. 또한 개념을 매우 잘 구별하고, 이미지 디테일을 학습하며, SD1.5 및 AID가 어려우거나 불가능한 구성을 잘 처리합니다. 전반적으로 절대적인 잠재력을 지니고 있습니다. 저는 AIDXL을 지속적으로 업데이트할 것입니다.

VII 후원

우리의 작업을 좋아하신다면, Ko-fi(https://ko-fi.com/eugeai)를 통해 후원해 주셔서 연구 및 개발을 지원해 주세요. 여러분의 지원에 감사드립니다!

모델 소개(중국어 부분)

I 목차

이 소개에서는 다음을 배우게 됩니다:

1. 모델 소개(제 II절 참조);

2. 사용 가이드(제 III절 참조);

3. 학습 파라미터(제 IV절 참조);

4. 트리거 단어 목록(부록 A 참조)

II 모델 소개

애니메이션 일러스트레이션XL, 또는 AIDXL은 2차원 일러스트를 생성하기 위해 특화된 모델입니다. 이 모델은 800개 이상(업데이트가 지속적으로 증가함)의 내장 일러스트 스타일을 제공하며, 특정 트리거 단어(부록 A 참조)를 통해 활성화됩니다.

장점: 구도가 자유롭고, AI 포즈처럼 딱딱하지 않으며, 주체가 강조되고, 과도한 번잡한 디테일이 없으며, 많은 애니메이션 캐릭터를 인식합니다(캐릭터의 일본어 로마자 발음을 트리거로 사용. 예: "ayanami rei"는 캐릭터 "아야나미 레이", "kamado nezuko"는 캐릭터 "네즈코"를 가리킴).

III 사용 가이드(지속적으로 업데이트됨)

1 기본 사용법

1.1 프롬프트 작성

1. 트리거 단어 사용: 부록 A에 제공된 트리거 단어를 사용하여 이미지를 스타일화하세요. 적절한 트리거 단어는 매우 생성 품질을 향상시킵니다.

2. 프롬프트 태그화: 태그화된 프롬프트로 생성 대상을 설명하세요.

3. 프롬프트 정렬: 프롬프트를 정렬하면 모델이 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다. 권장 태그 순서:

   트리거 단어(by xxx) → 주인공(1girl) → 캐릭터(frieren) → 인종(elf) → 구성(cowboy shot) → 스타일(impasto) → 테마(fantasy) → 주요 환경(forest, day) → 배경(gradient background) → 동작(sitting) → 표정(expressionless) → 주요 캐릭터 특징(white hair) → 신체 특징(twintails, green eyes, parted lip) → 의상(white dress) → 의상 액세서리(frills) → 기타 아이템(magic wand) → 보조 환경(grass, sunshine) → 미학(beautiful color, detailed, aesthetic) → 품질(best quality)

4. 부정적 프롬프트: worst quality, low quality, lowres, messy, abstract, ugly, disfigured, bad anatomy, deformed hands, fused fingers, signature, text, multi views

1.2 생성 파라미터

1. 해상도: 이미지 총 해상도(총 해상도 = 높이 × 너비)가 1024×1024 근처이며, 너비와 높이 모두 32의 배수인지 확인하세요. 예: 832x1216 (3:2), 1216x832 (3:2), 1024x1024 (1:1).

2. "Clip Skip" 작업을 수행하지 마세요. 즉, Clip Skip = 1입니다.

3. 샘플러 및 스텝 수: "euler_ancester" 샘플러(sampler)를 사용하세요. 이 조합은 webui에서 Euler A로 불립니다. CFG Scale 7에서 28스텝 샘플링합니다.

4. 정제기(Refiner)를 사용하지 않고 모델 자체만 사용하세요.

5. 베이스 모델 vae 또는 sdxl-vae를 사용하세요.

2 특수 용법

2.1 일반 스타일링

0.7 버전은 여러 유사한 일러스트 스타일을 정리하여 일반 스타일 트리거 워드를 도입했습니다. 일반 스타일 트리거 워드는 각각 일반적인 애니메이션 일러스트 스타일 카테고리를 대표합니다.

주의: 일반 스타일 트리거 워드는 그 단어 의미가 지시하는 미술적 함의에 반드시 부합하지는 않으며, 재정의된 특수 트리거 워드입니다.

2.2 캐릭터

0.7 버전은 캐릭터를 강화 학습했습니다. 일부 캐릭터 트리거 워드의 재현도는 LoRA와 유사한 수준에 도달했으며, 캐릭터 개념과 그 착용 의상 사이를 잘 분리할 수 있습니다.

캐릭터 트리거 방식은 캐릭터명 \(작품\)입니다. 예를 들어, 애니메이션 《시버팬크: 엣지워커》의 여주인공 루시를 트리거하려면 lucy \(cyberpunk\)를 사용하고, 게임 《원신》의 캐릭터 간우를 트리거하려면 ganyu \(genshin impact\)를 사용합니다. 여기서 "lucy"와 "ganyu"는 캐릭터명, "\(cyberpunk)" 및 "$genshin impact)"는 각각 캐릭터의 출처 작품입니다. 괄호는 프롬프트 가중치로 해석되지 않도록 역슬래시 "\"로 이스케이프합니다. 일부 캐릭터의 경우 출처는 필수는 아닙니다.

캐릭터 트리거 워드는 selected_tags.csv · SmilingWolf/wd-v1-4-convnext-tagger-v2 at main (huggingface.co)를 참조하세요.

사용 중에 단일 캐릭터 트리거 워드만으로 캐릭터를 완전히 재현할 수 없는 경우, 프롬프트에 캐릭터의 주요 특징을 추가해야 합니다.

캐릭터 트리거 워드는 일반적으로 캐릭터의 의상 특징을 포함하지 않으므로, 캐릭터의 의상을 추가하려면 프롬프트에 옷 이름을 명시해야 합니다. 예: 게임 《블루아일랜드》의 캐릭터 세인트루이스(st. louis \(luxurious wheels\) \(azur lane\))의 의상 트리거는 silver evening gown, plunging neckline으로 사용할 수 있습니다. 마찬가지로, 어떤 캐릭터라도 다른 캐릭터의 의상 태그를 추가할 수 있습니다.

2.3 품질 태그

0.7 버전의 품질 및 미학 태그는 공식 학습을 거쳤으며, 프롬프트 끝에 이 태그를 추가하면 생성 이미지의 품질에 영향을 미칩니다.

0.7 버전에서는 공식 학습을 통해 품질 태그를 도입했습니다. 품질 태그는 6단계로 구분되며, 좋음에서 나쁨 순서는 다음과 같습니다: amazing quality, best quality, high quality, normal quality, low quality, worst quality.

2.4 미학 태그

0.7 버전부터 미학 태그를 도입하여 이미지의 특수 미학적 특징을 설명합니다.

2.5 스타일 융합

여러 스타일을 사용자 정의 스타일에 병합할 수 있습니다. "병합"은 실제로 여러 스타일 트리거 워드를 동시에 사용하는 것을 의미합니다. 예: chun-li, amazing quality, (by yoneyama mai:0.9), (by chi4:0.8), by ask, by modare, (by ikky:0.9).

일부 팁:

• 스타일의 가중치와 순서를 조정하여 최종 스타일을 조절하세요.

• 프롬프트 끝에 후행시키고, 앞에 두지 마세요.

3 주의사항

1. SDXL 호환 VAE 모델, 텍스트 임베딩(embeddings) 모델 및 LoRA 모델만 사용하세요. 참고: sd-vae-ft-mse-original은 SDXL 호환 VAE가 아닙니다. EasyNegative, badhandv4 등 부정적 텍스트 임베딩도 SDXL 호환 임베딩이 아닙니다.

2. 0.61 이하 버전: 생성 시 모델 전용 부정적 텍스트 임베딩을 사용하는 것을 강력히 권장합니다(다운로드는 Suggested Resources 항목 참조). 이는 모델 전용으로 설계되어 모델 성능에 거의 전적으로 긍정적인 영향을 미칩니다.

3. 각 버전에서 새로 추가된 트리거 워드는 해당 버전에서 상대적으로 효과가 약하거나 불안정할 수 있습니다.

IV 학습 파라미터

SDXL1.0을 베이스 모델로 사용하고, 약 2만 장의 자체 라벨링 이미지를 사용하여 학습률 5e-6, 순환 횟수 1의 코사인 스케줄러로 약 100에폭 학습하여 모델 A를 얻었습니다. 이후 학습률 2e-7, 나머지 파라미터는 동일한 조건으로 모델 B를 학습했습니다. 모델 A와 B를 혼합하여 AIDXLv0.1 모델을 생성했습니다.

기타 학습 파라미터는 영문 버전 설명을 참조하세요.

V 특별 감사

계산 자원 제공: @捏Ta 커뮤니티(捏Ta (nieta.art))의 계산 자원 지원에 감사드립니다.

데이터 제공: @秋麒麟热茶(KirinTea_Aki Creator Profile | Civitai) 및 @风吟(Chenkin Creator Profile | Civitai)의 방대한 데이터 제공에 감사드립니다.

이들이 없었다면 0.7 버전은 존재하지 않았을 것입니다.

VI 업데이트 로그

2023/08/08: AIDXL은 AIDv2.10과 동일한 학습 데이터셋을 사용하여 학습했지만, AIDv2.10보다 우수한 성능을 보입니다. AIDXL은 더 똑똑하며, SD1.5 베이스 모델로는 불가능한 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 다양한 개념을 잘 구분하고, 이미지 세부 사항을 학습하며, SD1.5에게는 극도로 어려운 구성도 처리할 수 있고, 이전 버전 AID가 완전히 학습하지 못했던 스타일도 거의 완벽하게 습득합니다. 일반적으로 SD1.5보다 더 높은 성능 상한을 가지고 있으며, AIDXL을 지속적으로 업데이트할 예정입니다.

2024/01/27: 0.7 버전은 대량의 신규 컨텐츠를 추가했으며, 데이터셋 크기는 이전 버전의 2배 이상입니다.

1. 만족스러운 라벨링을 얻기 위해, 라벨 정렬, 라벨 계층화 무작위화, 캐릭터 특징 분리 등의 새로운 라벨 처리 알고리즘을 시도했습니다. 프로젝트 주소: Eugeoter/sd-dataset-manager (github.com);

2. 학습을 보다 통제 가능하고 내 의도에 더 잘 순응시키기 위해 Kohya-ss 기반으로 특별 학습 스크립트를 제작했습니다;

3. 서로 다른 세대의 모델 융합 과정을 통제하기 위해 휴리스틱한 모델 융합 알고리즘을 개발했습니다. 모델의 스타일화를 충분히 달성하기 위해, 텍스트 인코더와 UNET의 OUT 레이어를 융합하여 모델의 안정성과 미학을 향상시키는 방식을 포기했습니다. 왜냐하면 이 방식은 모델의 스타일을 손상시키기 때문입니다.

4. 데이터를 선별하고 필터링하기 위해 워터마크 감지 모델, 이미지 분류 모델, 미학 평가 모델을 학습시켜 데이터 클리닝을 지원했습니다.

VII 우리를 후원하세요

우리의 작업을 좋아하신다면, Ko-fi(https://ko-fi.com/eugeai)를 통해 후원해 주세요. 연구 및 개발을 지원해 주셔서 감사합니다!

Appendix / 부록

A. 특수 트리거 워드 목록 / Special Trigger Words List

• 아트 스타일 트리거 워드: 클릭하세요

• 회화 스타일 트리거 워드: flat color, clean color, celluloid, flat-pasto, thin-pasto, pseudo-impasto, impasto, realistic, photorealistic, cel shading, 3d

  • flat color: 평면 색상, 선을 사용하여 명암을 표현

    평涂: 평면 색상으로 선과 색면을 사용해 명암과 계층을 표현

  • clean color: flat color와 flat-pasto 사이의 스타일. 단순하고 정돈된 색상

    단순하고 정돈된 색상의 평涂, flat color와 flat-pasto 사이

  • celluloid: 애니메이션 색상

    평涂 세璐珞: 애니메이션 채색

  • flat-pasto: 거의 평면 색상, 그라데이션 색상을 사용해 조명과 그림자를 표현

    거의 평면 색상으로 그라데이션을 사용해 명암과 계층을 표현

  • thin-pasto: 얇은 윤곽선을 사용해 그라데이션과 페인트 두께로 조명, 그림자, 계층을 표현

    얇은 윤곽선을 사용해 그라데이션과 페인트 두께로 명암과 계층을 표현

    

  • pseudo-impasto: 그라데이션과 페인트 두께를 사용해 조명, 그림자, 계층을 표현

    가상 두께 채색 / 반두께 채색: 그라데이션과 페인트 두께로 명암과 계층을 표현

  • impasto: 페인트 두께를 사용해 조명, 그림자, 그라데이션을 표현

    두께 채색: 페인트 두께로 명암과 계층을 표현

  • realistic

    사실주의

  • photorealistic: 실제 세계에 더 가까운 스타일로 재정의됨

    사진적 사실주의: 실제 세계에 가까운 스타일로 재정의됨

  • cel shading: 애니메이션 3D 모델링 스타일

    셀 색칠: 2D 애니메이션 3D 모델링 스타일

  • 3d

    

• 미학 트리거 워드:

  • beautiful

    아름다운

  • aesthetic: 약간 추상적인 예술적 감각

    아름다움: 약간 추상적인 예술적 감각

  • detailed

    정교한

  • beautiful color: 미세한 색상 사용

    조화로운 색상: 정교한 색상 사용

  • lowres

  • messy: 혼란스러운 구성 또는 세부 사항

    어지러운: 혼란스러운 구성 또는 세부 사항

• 품질 트리거 워드: amazing quality, best quality, high quality, low quality, worst quality