Hitoshi Ashinano 🎨 Lumina-Image 2.0

설명

아시나노 히토시는 사유적이고 향수 어린 분위기의 스토리텔링으로 유명한 일본 만화가이다. 그의 가장 유명한 작품은 1994년 데뷔작인 《요코하마 카이다시 키코》로, 평화로운 포스트앱칼립스 세계를 배경으로 한 일상적인 과학소설 만화이며, 2006년까지 《무라사키 아프터눈》에 연재되었다. 이 시리즈는 2007년 제일의 과학소설 만화상인 세이쿤상을 수상했으며, 두 편의 OVA 애니메이션으로도 제작되었다.

데뷔 이전, 아시나노는 《오 마이 젯슨》의 창작자 쿄스케 후지시마의 보조 작가로 일했다. 또 다른 주목할 만한 작품은 《PositioN》(1999-2001)으로, 일상 속 마법적 사실주의를 탐구하는 단편 만화다. 그의 후기 작품으로는 2007년 한 편의 단편으로 시작하여 이후 완전한 시리즈로 확장된 《카부 노 이사키》가 있다.

아시나노의 작품은 대화가 극히 적고, 강력한 여주인공과 몰입감 있는 분위기가 특징이며, 종종 평온함과 경이로움을 불러일으킨다.

사용법

트리거 단어는 **Hitoshi Ashinano style**이다.

내가 게시하는 모든 이미지는 ComfyUI용 워크플로 메타데이터를 포함한다. 참고로, 나는 다음과 같은 설정을 사용했다:

shift: 6.0
steps: 40
cfg: 4.0
sampler: gradient_estimation
scheduler: sgm_uniform

학습

나는 《요코하마 카이다시 키코》에서 113장의 고해상도 이미지를 사용했다.

캡션 생성에는 JoyCaption AlphaTwo를 "기술적/긴" 프롬프트 모드로 사용했으며, 모든 캡션은 다음과 같은 문구로 시작했다: "You are an assistant designed to generate high-quality images based on user prompts. Hitoshi Ashinano style. "

학습은 RTX 3090, Windows 11, 64 GB RAM 환경에서 ai-toolkit을 사용하여 진행했다. 20,000스텝까지 학습할 계획이었지만, 이미 충분한 우수한 체크포인트가 존재했고, 평균 손실이 감소를 멈췄기 때문에 10,000스텝에서 학습을 중단했다. 그리고 LoRA를 실제 환경에서 테스트할 기다릴 수 없었기 때문이다 :) 다양한 프롬프트를 테스트한 결과, 9,000스텝 체크포인트를 선택했다.

학습 하이퍼파라미터는 기본값을 따랐으나, 다음은 예외이다:

network.linear: 32
network.linear_alpha: 32
datasets.caption_dropout_rate: 0.1
optimizer: lion
optimizer_params.betas: [0.95, 0.99]
optimizer_params.weight_decay: 0.05
optimizer_params.lr: 2e-5
optimizer_params.noise_offset: 0.1
optimizer_params.lr_scheduler: constant