요리사 여러분, 안녕하세요!

아래의 “더 보기”를 클릭하여 이 모델 사용법에 대한 전체 가이드와 팁을 읽으세요.

저는 Promptnanimous이며, 요리사의 매트릭스 의자는 제가 어디에서도 공개한 첫 번째 믹스입니다.

한 달 동안 이 믹스의 비밀을 찾기 위해 꼼꼼히 테스트해왔고, 이제 여러분과 그 비밀을 공유할 시간입니다! 즐겁게 사용하시고, 여러분의 발견을 함께 공유해 주세요!

제 가이드와 모델을 즐기셨다면, 제 계정을 팔로우하고, 친구들과 이 모델을 공유해 주시며, ko-fi에 후원해 주시면 감사하겠습니다! 향후 추가 모델, 가이드 및 샘플 이미지를 게시할 예정입니다!

요리사의 매트릭스 의자 샘플 이미지

제 샘플 이미지들은(거의) 모두 LoRA/lycoris/loha 및 ControlNet 없이 txt2img와 hires.fix로 생성되었습니다. 이는 모델의 기능을 가장 정확하게 전달하기 위한 것입니다.

다음은 다양한 매체, 주제 및 스타일에서 2,000개 이상의 이미지를 생성한 후 제가 관찰한 이 모델의 특성입니다. 제가 나열한 내용보다 더 잘 작동하거나 덜 잘 작동할 수도 있습니다. 어떤 경우든 결과를 알려주시면 학습하고 조정할 수 있습니다!

강점:

• 인물

• 피부 디테일(특정 프롬프트를 활용하면 더 좋음 — 샘플 이미지 확인 및 CyberRealistic Negative와 SkinPerfection Negative v1.5를 함께 사용)

• 시대(90년대, 70년대 등)

• 작가의 스타일

• 스타일 혼합

• 반실재주의

• 매체(사진, Cinestill 800, 포스터, 손으로 그린 일러스트, 만화, CGI 등)

• 시점(위에서 본, 전체 신체, 초상화 등)

• 아름다운 여성(어떤 분들은 지루하지 않을 겁니다)

적당히 잘 작동함:

• 실재주의

• Danbooru 토큰

• 스티커(적절한 프롬프트 사용 시 — 샘플 이미지 참고)

• 얼굴 특성 다양성

• 포즈(더 나은 결과를 원하시면 ControlNet을 사용하세요)

• 일부 영화 및 TV 쇼의 스타일(샘플 이미지에서 알려진 예시 참고)

• 애니메이션

• 실내 및 가구(가끔 좋음, 가끔 그렇지 않음)

약점:

• 손(좋은 프롬프트를 찾은 후 good hands beta lycoris를 적용해보세요)

• 물건을 잡는 장면

• 동물(성공률이 불확실함 — “개”는 잘 안 되지만 “그레이트 데인”은 잘 됨)

• 진정한 사진적 실재성 — 사진적 실재성을 훨씬 잘 구현하는 훌륭한 모델들이 많습니다. 이 모델도 멋진 결과를 낼 수 있지만, 최고라고 주장하지는 않겠습니다!

• 일부 애니메이션/드로잉 LoRA와의 호환성(완전히 호환되지 않는 것은 아니지만 일부 문제 발생 가능)

• 일부 프롬프트에 따라 얼굴에 이상한 선이나 흔적이 생길 수 있음 — 저는 이런 문제를 해결하기 위해 adetailer를 사용합니다

• NSFW 장면(특수 LoRA 또는 임베딩이 필요할 수 있으며, 결과는 상황에 따라 다름)

추천 리소스를 확인하고, 샘플 이미지에서 제가 어떻게 사용했는지 확인하세요.

제 결과와 유사한 결과를 얻지 못하고 계신다면 아래를 시도해 보세요:

1. 이미지 메타데이터에 명시된 설정과 동일한지 확인하세요. VAE, Clip Skip, 업스케일러, 노이즈 제거 강도, 토큰 결합 설정 등 모든 항목을 동일하게 유지하세요.

2. 실수로 추가 확장 프로그램/애드온을 사용하고 있지 않은지 확인하세요. ControlNet이 비활성화되어 있는지 등 확인하세요.

3. 설정이나 캐릭터를 변경하면서 스타일을 유지하려고 할 때, 프롬프트 토큰의 순서를 크게 바꾸지 마세요. 프롬프트를 최소한으로 수정하면 다른 캐릭터와 배경을 사용해도 유사한 스타일의 이미지를 얻을 수 있습니다.

4. 얼굴이 주된 차이라면, 제가 adetailer를 사용한 이미지를 선택한 것일 수 있습니다. adetailer를 활성화하고(아직 설치하지 않았다면 먼저 설치), 이미지 메타데이터에 포함된 추가 adetailer 설정을 복사하세요.

5. 저는 xformers를 사용하기 때문에 동일한 시드를 사용해도 일부 미세한 세부사항에서 비결정적 결과가 발생합니다. 이미지가 거의 같고 아주 작은 차이만 있다면 이것이 원인입니다. 이는 xformers의 특성상 해결할 수 없습니다.

6. 위의 모든 방법이 도움이 되지 않는다면 메시지를 주세요. 최선을 다해 도와드리겠습니다.

자주 사용하는 생성 설정

속도와 품질의 균형을 위해, 새로운 프롬프트 아이디어를 빠르게 테스트할 때 다음 설정을 사용합니다:

• VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors

• Clip Skip: 1

• Sampler: UniPC

• Steps: 40

• 높이: 512

• 너비: 768

• CFG: 6~8 사이

• Hires. Fix: 예 (자세한 디테일을 희생하고 빠르게 처리하려면 “아니오”로 설정 가능)

• Hires Steps: 20

• Denoising Strength: 0.45 - 0.55 (저의 성격에 따라 조절 — 더 빠르게 처리하려면 낮춘다)

• 업스케일 배수: 1.5

• 업스케일러: Latent (bicubic antialiased) OR 4x_fatal_anime_ 500000_G OR 4x_foolhardy_Remacri

• 토큰 병합 비율: 0.5

최고 품질을 원할 때(위 설정으로 좋은 결과를 찾은 후 사용):

• VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors

• Clip Skip: 1

• Sampler: DPM++ SDE Karras

• Steps: 25

• 높이: 512

• 너비: 768

• CFG: 6~8 사이(더 인상적인 효과를 원하면 일부 프롬프트는 더 높게 설정 가능, 불필요한 아티팩트 없이)

• Hires. Fix: 예

• Hires Steps: 20

• Denoising Strength: 0.45–0.55(0.45은 “부드러운” 느낌, 0.55는 “선명한” 느낌)

• 업스케일 배수: 2

• 업스케일러: Latent (bicubic antialiased) OR 4x_fatal_anime_ 500000_G OR 4x_foolhardy_Remacri

• 토큰 병합 비율: 0.5

실험해 볼 추천 영역

아래 항목들은 제가 별로 실험하지 않았습니다. 새로운 시도로 흥미롭거나 놀라운 결과를 얻을 수 있을 겁니다.

• vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors 이외의 VAE

• UniPC, DPM++ SDE Karras, DPM++ 2M Karras 이외의 Sampler

• 캐릭터 및 액션 LoRA

• 더 넓은 CFG 스케일(이 경우 결과는 사용하는 Sampler와 Steps에 따라 달라짐)

• Clip Skip 2(또는 1이 아닌 다른 값)

무작위 팁

위에서 언급했듯이, 반복 테스트와 고화질 배치 생성 시 다른 설정을 사용합니다. 속도와 품질 사이의 타협이 있습니다. 느린 실험은 좋지 않지만, 50% 이상이 원하는 결과일 것이라 확신할 때는 배치 생성을 기다리는 데 주저하지 않습니다.

때로는 good hands beta lycoris 또는 원할 경우 detail tweaker lora를 추가합니다. LoRA는 생성 속도를 늦추기 때문에, 특정 LoRA의 가능성을 테스트하지 않는 한 반복 테스트 중에는 사용하지 않으려 합니다.

이 모델의 좋은 결과를 위해서는 일반적으로 부정 토큰이 필수는 아니지만, 저는 자주 사용하며 매우 훌륭한 결과를 만들어냅니다. 특히 인물 사진적 실재성을 추구할 때 CyberRealistic Negative와 SkinPerfection Negative v1.5 조합을 좋아합니다. 그 외에도 verybadimagenegative v1.3, bad-hands-5, aid28, badv5, deformityv6, bad_pictures, bad-picture-chill-75v 등 여러 부정 토큰을 조합해 사용합니다. 실수로 빠뜨린 것도 있을 수 있습니다.

부정 토큰 중 “en_” 문자가 포함된 것은 아직 공개되지 않은 커스텀 부정 토큰 세트에서 온 것입니다. 수요가 충분하다면 제작자에게 출판을 설득하거나 제가 대신 출판하겠습니다.

“greyscale”를 부정 토큰에 넣고 주의도를 조절해 색상을 제어하세요.

“symmetry”를 부정 토큰에 넣으면 더 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다. 저는 주의도를 1.3으로 설정합니다.

“plump”를 부정 또는 긍정 토큰에 넣어 주체의 무게를 조절하세요.

얼굴 특징 — 얼굴이 모두 똑같이 보인다면, 실수로 얼굴 모양에 영향을 주는 토큰을 사용하고 있을 가능성이 높습니다. 이 문제를 해결할 수 있는 방법은 단지, 어떤 토큰이 얼굴 특징을 “고정”시키는지 오랜 시간을 들여 찾아낸 후, 프롬프트 편집을 통해 해당 토큰의 영향을 줄이는 것뿐입니다. 예: [token:0.3]

위의 내용은 LoRA에도 적용됩니다(프롬프트 편집은 LoRA에는 적용되지 않음). 때로 LoRA는 의도한 기능 외에도 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 원치 않는 특성이 나타나고 부정 프롬프트로도 해결되지 않는다면, 사용 중인 LoRA가 원인일 수 있습니다. LoRA에 따라 원치 않는 특성을 “수정”할 수 없는 경우도 있습니다.

프롬프트에는 가능한 한 적은 토큰을 사용하세요. 필수는 아니지만 도움이 됩니다. 많은 토큰을 사용해도 멋진 결과를 얻을 수 있지만, 균형을 잡기 어렵고, 토큰을 75개씩 배치해 전달하는 unet의 분할 로직 때문에 토큰이 많아질수록 결과가 예상치 못하게 크게 달라질 수 있습니다.

저에 대해서

저는 약 8개월 동안 StableDiffusion v1.5 모델과 Automatic1111을 매일 사용해 5만 장 이상의 이미지를 생성하였고, 빠른 반복을 통해 프롬프트 기법과 설정에 대해 최선을 다해 배워왔습니다.

제 전문 분야는 img2img나 inpainting 같은 기법 없이, txt2img와 hires.fix만으로 모델의 최고 결과를 끌어내는 것입니다. 품질 높은 이미지를 얻기 위한 최적의 설정을 찾아내는 단순성과 효율성을 즐깁니다. 또한 LoRA는 생성 속도를 늦추기 때문에 가능한 한 피하려고 하지만, 특정 스타일을 얻거나 good hands beta, detail tweaker 같은 보정 LoRA를 사용할 때는 사용합니다.

제 가이드와 모델을 즐기셨다면, 제 계정을 팔로우하고, 친구들과 이 모델을 공유해 주시며, ko-fi에 후원해 주세요!

향후 추가 모델, 가이드 및 샘플 이미지를 게시할 예정입니다!