temptation | 诱惑 | FLUX | SDXL

v2

5,000개 이상의 이미지를 사용하여 33,000스텝 이상 학습한 FLUX 시도 버전이며, lokr를 사용했고, 데이터셋은 노출되지 않도록 했으며, 가능한 한 더 풍만하고 매력적인 이미지를 선택했습니다. 다만 학습 횟수가 여전히 부족하므로 추가 학습이 필요합니다.

학습 시 데이터 라벨링에는 키워드 라벨링과 자연어 라벨링을 결합하여 사용했으므로, 이론적으로 어느 방식을 사용해도 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 여전히 ComfyUI의 CLIP 텍스트 인코딩 FLUX 노드를 사용하여 두 가지를 동시에 입력하는 것을 권장합니다. 구체적인 방법은 제가 업로드한 이미지의 워크플로우를 참조하세요.

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v1

4,000개 이상의 포토그래피 사진을 기반으로 학습한 Dan입니다. 가중치가 너무 높으면 여전히 붕괴되므로, 권장 가중치는 0.7~0.8입니다.

추천 샘플링 방법: Euler a 또는 DPM++ SDE Karras