🎟️ Noteworthy | qp

-- v2 --

• 더 나은 얼굴 다양성
• 더 쉬운 프롬프트 나이 조절
• 일반적인 개선 사항(v1 대비 많은 작은 튜닝이 있음)
• 프롬프트 따르기 향상(완벽하지는 않음... 우리는 단지 v2일 뿐이니 인내를 가져주세요.)

-- v1 --

이 모델을 학습시키는 건 정말 고생이었어.

댓글에서 언급되었기 때문에 여기에도 적어두죠:
최근에 출시된 Illustrious XL 1.0로 인해 일부 특성을 조절하는 것이 어렵습니다. 저는 이 문제에 대해 계속 작업해왔습니다. Illustrious는 원래 애니메이션/일러스트레이션 용도로 설계되었으며, 이 경우 나이의 주요 구분 특징은 신체 크기와 관련이 많습니다. 많은 애니메이션 캐릭터들은 얼굴이 매우 비슷한데, 따라서 Illustrious 1.0 (링크) 학습은 다음 사항들에서(또는 최소한 저에게는) 더 많은 어려움이 있었습니다:

1. 얼굴의 다양성
2. 나이 조절
3. 잡티, 주름 등
4. 남성적인 특징(대부분의 애니메이션 캐릭터는 남성이라 하더라도 여성스러운 외모를 가짐)

따라서 이 모든 요소를 정교하게 조정하려면 몇 세대에 걸친 노력이 필요할 것 같습니다. 저는 주름, 허름한 외모 등 나이 든 특징을 상세히 묘사한 가중치가 큰 프롬프트를 사용해 나이 든 외모를 얻는 데 일부 성공했습니다.

이 이미지에는 다음과 같은 프롬프트를 추가했습니다:

노인 여성, 회색 머리, 주름진 얼굴, 허무한 시선, 매우 나이 많음, 지혜로움, 스웨터 착용

이 결과는 몇 달간 Illustrious를 원하는 방향으로 학습할 수 있는지 시도한 작업의 산물입니다. Illustrious는 학습하기가 꽤 까다로운 편이었고(적어도 저에게는), 예상보다 훨씬 오래 걸렸습니다. Illustrious 1.0 기반으로 제 작업을 다시 재구성했습니다(기존 작업 중 일부는 0.1 기반으로 진행됨). 이는 분명히 1.0 버전입니다. 만족하는 부분도 있고, 여전히 불편한 부분도 있습니다. 커뮤니티의 피드백이 향후 버전 개선에 도움이 되길 기대합니다.

Illustrious는 기본적으로 "기본 얼굴"을 가지고 있으며, 이 기본 얼굴에서 벗어나기 위해 프롬프트로 조정해야 합니다. 또한 남성 캐릭터를 프롬프트로 지정하는 것도 더 어렵습니다. 약간의 고생은 필수입니다.

Illustrious에 대해 알아둬야 할 사항들:

최근 Illustrious 1.0 기반에서 LoRAs를 사용하는 것은 다소 까다롭습니다. 일부 문제를 미리 보완하기 위해 세세한 튜닝을 시도했지만, 원래 Illustrious 0.1 기반으로 학습된 LoRAs는 추가적인 조정이 필요할 수 있음을 기억하세요. Illustrious는 사실주의 모델링과 학습에 유명할 정도로 까다로운 편이므로 이 점을 염두에 두세요. 단순히 최고의 사실성을 원하신다면, 아마도 SDXL을 사용하시는 것이 더 낫습니다. 그런 목적을 위해 제 QuadPipe 모델이나 MegaChonk 모델을 시도해보세요.

이 모델의 설정에 관해, CFG 3.5~18.5 범위 내에서 다양한 결과를 얻으며 안정적인 성능을 확인했습니다. 물론 프롬프트에 따라 달라집니다.

high-quality, ultra-detail 같은 프롬프트 태그를 지나치게 많이 사용하면 오히려 생성 결과가 제한될 수 있습니다. 이러한 태그는 필수적이지 않으며, 생성물을 제한하는 경향이 있습니다. 다시 강조하지만, 때로는 약간의 강제 조정이 필요하지만 충분히 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 저는 부정 프롬프트(특히 미디어 유형)를 사용하면 사실성에서 추가적인 향상을 얻을 수 있다는 점을 발견했습니다.

설정 등을 알기 위해 제 프롬프트를 참고하세요. 하지만 일반적으로 데모를 생성할 때 사용한 설정은 다음과 같습니다:

768x1152

CFG 3.5-18.5 (매우 넓은 범위지만, 높은 CFG에서도 과도하게 변하지 않고 프롬프트를 잘 따릅니다)

4x_foolhardy_Remacri (업스케일러)
30 hires 단계

0.27 Denoising Strength

1.5 배 확대

Sampler: DPM++ 2M SDE Heun

Schedule: Karras

Sampling Steps: 50