🔹 새로운 의류 및 액세서리 컬렉션
✔ 도시적이고 미래지향적인 스타일:
리얼한 텍스처와 미래지향적인 디테일이 적용된 볼머 자켓
커스텀 패턴과 도시적 그래픽이 특징인 오버사이즈 셔츠
다양한 체형에 적합한 더 많은 기술적 디자인이 적용된 카고 팬츠
✔ 적응형 사이버펑크 및 과학소설 스타일:
역동적인 라이트 라인과 고급 텍스처가 적용된 바디슈트
합성 섬유 요소와 강화 부재가 결합된 경량 아머
조끼, 벨트, 기술 장비가 포함된 전술적 의류
✔ 액티브웨어 및 스니커즈:
현대적인 디자인과 리얼한 텍스처가 적용된 스니커즈
라이크라 재질의 트레이닝복 및 운동복
다양한 체형에 맞는 역동적인 핏이 특징인 스웨트셔츠 및 조거 팬츠
✔ 아시아 패션 및 테마 요소:
자수 디테일이 추가된 현대화된 기모노
하라주쿠 및 일본 스트리트 패션에서 영감을 받은 옷차림
미래지향적으로 변형된 전통 복장
✔ 추가 액세서리 및 커스터마이징:
패션 요소로 활용된 동물 귀와 가짜 뿔
사이버펑크 스타일의 캡, 바이저, 마스크
혁신적인 소재와 패턴이 적용된 장갑, 시계, 팔찌
🎨 카탈로그 확장 및 최적화
🔹 다양한 체형, 특히 인체형 몸체와의 높은 호환성
🔹 더 많은 스타일적 변형이 가능한 새로운 옷 조합
🔹 텍스처와 디테일의 균형 개선으로 현실감 증대
🛠 모델 및 학습 개선
✅ 품질과 성능의 균형을 유지하기 위해 10 에포크, 배치 크기 4를 사용한 모델 안정성 향상
✅ 재료의 하이라이트 및 그림자 과도한 노출을 방지하는 Noise Offset 0.10 적용으로 미세한 디테일에 대한 적응력 향상
✅ LR Scheduler "cosine_with_restarts"(사이클: 3)을 최적화하여 패턴과 텍스처의 정밀도 향상
✅ Min SNR Gamma를 5로 통합하여 세부 디테일이 많은 의류의 선명도 향상 및 아티팩트/노이즈 감소
✅ Network Dim 32, Network Alpha 16 적용으로 스타일과 액세서리의 구분력 향상 및 의상 생성의 풍부함 증대
✅ Clip Skip를 1로 학습하여 의류와 캐릭터 간의 관계를 더 정확하게 해석
