vpred+ztsnr+debias 추정 손실 + 노이즈 예측처럼 vpred 손실을 스케일링하고 토큰 구분자 유지하여 학습하고, 토큰 셔플을 활성화하세요.

학습 모델 및 추론 모델의 태그 사용 순서는 다음과 같습니다: 먼저 화풍(아티스트명), 모사 스타일(예: jojo (style)), 하위 스타일(예: 그레이스케일), 그 다음 인물명, 의상명, 그 후 1girl, solo부터 시점, 동작, 외모 및 의상 세부사항, 이후 시리즈 저작권명(copyright), 공식, 모사 예술(official art) 또는 official style, 연도(year xxxx), 최신(newest), 품질어(masterpiece), 해상도(absurdes), 민감도(explicit). 끝에 LoRA 모델을 배치합니다(즉, 화면에서 차지하는 비율이 클수록 토큰 범위는 작고 정확하므로 우선순위가 높고, 화면 비율이 작을수록 토큰 개념이 혼란스러우므로 뒤에 배치합니다. 화면 비율을 우선으로 고려하고, 토큰 정확도는 그 다음에 고려하세요).

모델이 과적합될 수 있으니, 가중치를 낮춰 사용하세요.

LoRA 파라미터 뷰어: https://xypher7.github.io/lora-metadata-viewer/

https://civitai.com/articles/4560/upscaling-images-using-multidiffusion 방법을 권장하며, adetailer 플러그인을 사용하여 얼굴을 보정하고 확대하세요.

또는 고해상도 복원을 사용하고 adetailer 플러그인으로 얼굴을 보정하세요. 그렇지 않으면 이미지가 흐릿해집니다.

아티스트 fanbox: https://jima.fanbox.cc/?utm_campaign=www_profile&utm_medium=site_flow&utm_source=pixiv

아티스트 pixiv: https://www.pixiv.net/users/4359745

(아티스트를 지원해 주세요, 감사합니다喵/Please support the artist thank you meow)