Favorite art style (F社画风) | NoobAI x illu
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이 버전에 대해
모델 설명
이것은 F사의 스타일 LoRA로, 다른 스타일의 캐릭터를 F사 스타일로 변환할 수 있습니다.
내 LoRA를 사용할 때는 어떤 긍정적 품질 태그도 사용하지 마세요. 품질 태그의 본질은 스타일이며, 이 때문에 특히 광휘 시리즈 베이스 모델에서 결과가 저와 크게 다릅니다!
Please do not use any positive quality tags when using my LoRA. The essence of quality tags is art style. This is why your results are so different from mine, especially on illu base model!
이것은 참고사항입니다: X와 XXX 보이기를 비활성화해야 제 전체 LoRA를 볼 수 있습니다.
This is a tip: you need to disable X and XXX visible to see all of my LoRA.
제 Q그룹에 오세요: 514186900, 비밀번호는 제가 학습시킨 캐릭터의 이름이며, 그 영문 이름이 그룹명에 있습니다.
My Discord server: https://discord.com/invite/gVtk8XYWwt ← 제 Discord 서버.
애발전에서 1달러 치킨을 저에게 사주세요: https://afdian.com/a/YDDLJW
Tip me a one-dollar fried chicken: https://patreon.com/YDDLJW
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V3.0:
Noob XL V-pred로 학습된 Lokr. _Hoshizora no Memoria_와 _Irotoridori no Sekai_의 학습 데이터셋을 후기 작품으로 대체했습니다.
Lokr trained by Noob XL V-pred. The training sets of Hoshizora no Memoria and Irotoridori no Sekai were replaced with later works.
V2.1:
Noob XL V-pred로 학습된 LoHA로, 더 통제 가능하고 강력한 표현력을 갖습니다.
LoHA trained by Noob XL V-pred with more controllable and stronger performance.
network dim=16, conv dim=16
V2.0:
Noob XL V-pred로 학습된 LoHA로, 더 통제 가능한 표현력을 갖습니다.
LoHA trained by Noob XL V-pred with more controllable performance.
network dim=8, conv dim=8
V1.1:
128 dim 버전으로, NTR MIX로 학습되었습니다.
Full 128 dim version, trained by NTR MIX.
V1.0:
32 dim 버전으로, NTR MIX로 학습되었습니다.
Light 32 dim version, trained by NTR MIX.
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트리거 단어
favorite art,
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V3.0용:
권장 가중치(Recommended weight): 0~1.3 (우선 1로 시도해보세요)
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V2.1용:
권장 가중치(Recommended weight): 0~2.5 (우선 1.5로 시도해보세요)
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V2.0용:
권장 가중치(Recommended weight): 0~2.5 (우선 1.75로 시도해보세요)
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권장 베이스 모델(Recommended base model)
WAI-NSFW-illustrious-SDXL
_ (표시된 이미지와 결과가 다를 수 있음) (May have different performance than example post images)_
/model/827184/wai-nsfw-illustrious-sdxl
NTR MIX | illustrious-XL | Noob-XL
_ (초보자라면 먼저 이것을 시도해보세요) (Try this first if you're new here)_
/model/926443?modelVersionId=1166878
WAI-SHUFFLE-NOOB
_ (일반 웹 UI 사용 시 E 예측 버전을 사용하세요) (Please use E-pred version for general web UI)_