LustiMix

설명의 상단에 넣어두면 흥미로운 참고 사항:

nutbutter가 BigASP2를 학습시키기 위해 제안한 모든 권장사항을 다시 읽어보고, 저도 직접 테스트를 진행했습니다.

정말 인상적인 결과를 원하신다면, 토큰을 새로 만들어보려고 애쓰지 마세요. 그냥 이 목록과 BigASP2에서 사용된 토큰을 확인하세요. 시간을 절약하고 싶다면 여기를 참고하세요

가장 큰 효과를 발휘하는 토큰들을 선택해서 조합하면, 고품질이고 개성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

이렇게 하면 신체 왜곡, 손의 왜곡 등이 줄어듭니다.

JoyCaption가 BigASP2를 사용한 세밀 조정 또는 병합 모델을 최적화하기 위해 캡션을 어떻게 형식화하는지 이해하는 것이 필수적입니다.

이 권장사항을 적용하고, HiresFix를 사용하지 않고도 832 + 1216 이상의 해상도(1200 x 1552가 HiresFix 없이 좋은 적정 해상도입니다)로 생성하면서 동일한 비율을 유지한다면, 완벽한 결과를 얻을 수 있습니다.

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- 이 병합 모델은 coyotte가 만든 Lustify 컬렉션에서 최고의 모델들을 단순히 혼합한 것입니다.

이 병합본에는 OLT + Endgame + Alpha V4 버전이 포함되어 있습니다.

일부 사용자들이 OLT 버전이 너무 “인공적”이라고 불평했지만, 저는 완전히 동의하지 않습니다. 이 버전은 사실 매우 우수하지만, 프롬프트를 이해하고 조정하는 데 약간의 시간이 필요합니다.

하지만 저는 실험과 시도를 즐기므로, Lustify의 최고 요소들을 혼합해보면 어떻게 될지 궁금해졌습니다.

제 테스트에 따르면, lustify / BigASP 같은 모델을 사용할 때 HiresFix를 사용하지 않고 Kohya HRFix를 사용하면 해상도를 2048px까지 올릴 수 있습니다(저는 안전 구간인 약 1800px 주변을 선호합니다). 이 방법을 사용하면 왜곡이 많이 발생하지 않으면서도 충분한 정의력과 디테일을 얻을 수 있습니다(물론 왜곡이 더 자주 발생하지만요). 또한 생성 속도도 빨라집니다.

기본 비율인 ‘832x1216’에서 시작해, 이 비율을 유지한 채 점차 해상도를 높여보세요.

왜 이 비율인가요? 왜냐하면 nutbutter는 BigASP를 학습시킬 때 이 해상도의 많은 참조 이미지를 사용했기 때문에, 저는 같은 비율로 더 높은 해상도를 사용하면 더 좋은 결과를 얻을 가능성이 높다고 단순히 생각했습니다.

저는 항상 이 유용한 플러그인을 사용해 비율을 고정하고 유지합니다.

또한 Adetailer의 "inpaint width and height" 설정을 1024로 변경하고, "mediapipe_face_mesh" 모델을 사용하는 것을 강력히 권장합니다. 일부에게는 당연하지만, 다른 이들에게는 덜 익숙할 수 있습니다.

🔥힌트: 생성물에 더 정밀한 디테일을 추가하고 싶다면, ‘PerturbationAttentionGuidance’도 추천합니다. 스케일은 2를 넘지 마세요. 저는 보통 1에서 멈춥니다(지나치게 높은 값은 왜곡을 증가시킬 수 있습니다).

또한 SD upscale 스크립트에서도 PAG를 사용합니다. Denoising strength은 약 0.30으로 설정합니다.

즉, PAG 및 Kohya HRfix의 기본 설정은 다음과 같습니다:

나머지 설정은 주로 DPM++ 3M SDE + Karras를 사용하며, 스텝은 약 4050, CFG 스케일은 34 정도로 설정합니다.

기술적인 질문은 하지 마세요. 저는 모델 체크포인트 제작자나 세밀 조정자도 아니고, 단지 재미로 LoRA를 만들고 SDXL의 한계를 어떻게 밀어붙일 수 있는지 이해하려고 노력할 뿐입니다.

병합 작업은 5분도 안 걸리므로, 모든 크레딧은 coyotte 및 nutbutter 에게 돌아갑니다.

(가장 어려운 부분은 적절한 병합과 설정을 찾는 것입니다. 적어도 어디로 가고 싶은지 알고 있어야 합니다. 마치 새 요리법을 시도하는 것처럼요.)

병합 방법은 다음과 같습니다:

좋은지, 나쁜지, 반은 좋은지 반은 나쁜지 모르겠습니다.

저는 제가 얻은 결과가 마음에 들기 때문에, 이걸로 충분합니다.

자신만의 설정을 시도해보세요 🐈‍⬛