Kitsch-In-Sync (...and a bag of chips, by Xenos)
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이 버전에 대해
모델 설명
키치: 대중적이거나 비판적인 감각이 없는 취향에 호소하기 위해 만들어진 저속한 디자인, 외형 또는 내용을 가진 것.
싱크: 여러 요소가 함께 원활하게 작동하도록 하는 것.
업데이트 노트는 오른쪽의 "이 버전 소개" 탭을 참조하세요.
참고: 구글이 Colab 내 Stable Diffusion에 대한 단속을 더욱 강화하면서, 우리 같은 저예산 애호가들이 이 모델에 접근하는 것이 더욱 어려워졌습니다. 이 모델은 저의 No GPU Huggingface Space에서 병합되고 테스트되었으며, 리믹스되었습니다. 여기서 많은 모델이 잘 작동하지만, 많은 모델은 그렇지 않습니다. 제가 최근에 만든 체크포인트들은 제가 할 수 있는 최선의 성능으로 작동합니다.
K-i-S의 예시는 여기에서 No GPU 출력을 확인할 수 있습니다. 이 이미지들은 확대, ADetailer, 또는 어떤 후처리도 적용되지 않았습니다. 확대(한 번에 1~2장의 이미지를 처리할 경우 긴 쪽이 약 1600px까지 가능), ADetailer(제 공간에 포함됨), 그리고 표준 후처리를 적용하면 결과가 더욱 향상됩니다.
솔직히 이 모델에서는, 일부 No GPU 렌더링 결과가 제가 일반적으로 사용하는 Colab/T4 렌더링 결과보다 오히려 더 만족스럽게 느껴졌습니다.
좋으셨나요? 한 잔 사주세요.
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다른 모델들과 트레이닝된 체크포인트 병합을 통해 구성된 다양한 재미있는 믹스입니다. 이 모델은 미국 만화/코믹 스타일에 상당히 가깝게 작동하지만, LoRa나 다른 모델, 또는 자체적으로 학습한 예술 스타일, 대중 문화 등의 스타일도 잘 소화합니다.
이 모델은 다양한 훈련 스타일과 방법이 병합된 것이기 때문에, 복잡한 포즈 장면에서는 손이 부자연스럽거나 가끔씩 부족한 팔다리가 생길 수 있습니다. 이 문제에는 표준 네거티브 프롬프트와 임베딩이 도움이 됩니다. 또한, 저는 ADetailer의 손 모델을 실험해보고 있지만, 그것이 실제로 도움이 되는지 여부는 아직 확실하지 않습니다. 때로는 훌륭하게 작동하지만, 때로는 오히려 더 나빠지는 경우도 있습니다.
어떤 토큰은 (emphasis:1.2) 같은 강조 표현이 필요할 수 있고, 다른 토큰은 약간 줄여야 할 수도 있습니다. 이는 동일한 트리거를 공유하는 토큰이 병합되면서 원래보다 약 2배로 강해졌기 때문입니다. 예를 들어, (de-emphasis:0.5)로 토큰의 강도를 절반으로 낮출 수 있습니다.
하지만 결국, 이 모델은 사용하기 매우 즐겁습니다. 자유롭게 사용할 때 흥미로운 방향으로 발전하지만, 원하는 경우 정확하게 목표를 유지하기도 합니다. 개선할 점은 아직 많이 있으며(저는 이를 계속 작업 중입니다), 하지만 이 모델을 사용해 보고, 다른 모델들과는 어떻게 다른 방식으로 당신이 좋아하는 프롬프트를 해석하는지, 혹은 어떤 재미있는 결과를 만들어낼 수 있는지 경험해보는 가치는 충분히 있습니다.