Motion Model Experiments

편집: 2023년 9월 30일. 실제로 유일한 한계는 시간이 지나도 일관성을 유지하는 것이지만, 우리는 이를 해결 가능하다고 생각합니다. 충분한 ControlNet 정제를 사용하면 거의 모든 것이 가능합니다. 원하는 방향으로 ControlNet을 사용해 안내한 뒤, 점차 느슨하게 조정하면 됩니다. 위에서 볼 수 있듯이, 이 모델이 일부 성인 콘텐츠로 학습되었음에도 불구하고, 부정적 프롬프트를 간단히 사용해 성인 콘텐츠를 완전히 피할 수 있으므로, 저는 이를 사용하는 것을 강력히 추천합니다. 단지 그 기원에 대해 투명하게 설명하고자 할 뿐이며, 여전히 성인용 주제를 목적으로 설정된 것으로 표시해 둘 것입니다.

ControlNet에 대해 추가 설명: 제가 상위 예시에서 보이는 움직임을 얻으려면 ControlNet이 필수적입니다. 이 모델의 핵심 가치는 캐릭터 주변의 현실을 일관되게 유지할 수 있다는 점입니다. 기본 모델 MM14 및 MM15v2와 달리 말입니다.

제가 시도해본 몇 가지 다른 모델을 통해, 사람들이 관심을 보이는 몇 가지 결과를 얻었습니다. 하지만 여전히 이는 해결되지 않은 과학이라고 생각합니다. 일반적인 움직임과 학습 데이터의 스타일에 대한 상호작용 방식에 분명한 변화가 있지만, 모델은 완벽하지 않습니다. 적어도 저에게는 그렇게 보입니다. 여전히 매우 작은 데이터셋으로 학습되었습니다.

아, 이것도 포함해야겠네요. 애니메이션 형식이어야 할 필요는 없습니다. 이건 움직임입니다. 원하는 모델을 선택하면 됩니다. 제가 이 모델과 LoRA에 이 도구를 사용할 뿐이며, 실제로 성인 콘텐츠로 학습되었기 때문에, 이 캐릭터에만 제한되지 않습니다.

그리고 또 하나: 움직임이 정말 뛰어난 이유는 animatediff-cli-travel-prompt와 ControlNet을 함께 사용했기 때문입니다. 이 모델의 특징은 일반적인 모션 모델 v14보다 훨씬 긴 시간 동안 이미지가 안정적이라는 점입니다. 하지만 충분한 노력을 기울인다면, 이 모델의 한계가 무엇인지, 어떤 것도 가능하지 않은지 확신할 수 없습니다.

내일 튜토리얼을 제작해 공유할지도 모릅니다. 지원은 필수는 아니지만, 감사하게 받겠습니다 :3