Yinglet LoRA

초기 릴리스로, 서 있는 Yinglets에 대해서는 괜찮은 수준의 결과를 생성하지만, 추가적인 팔, 다리, 꼬리 또는 이 세 가지의 기이한 혼합체(특히 꼬리 발이 자주 생성됨)를 렌더링하는 경향이 있음. 부정 프롬프트/임베딩은 이 문제를 수정하는 데 전혀 효과가 없음(아니면 내가 더 잘해야 함).

데이터셋은 112장의 이미지로 구성되었으며, 여러 캐릭터가 포함된 이미지는 크롭하고 조작했고, 모든 텍스트/워터마크는 수동으로 제거한 뒤, 512x512 이하의 이미지는 업스케일링함. 캡션은 BLIP으로 생성되었으며, 전혀 편집되지 않았기 때문에 매우 부정확했고, 그 결과 shelltooth가 완전히 임의로 생성됨(CFG 9 이하일 때 확률이 증가함). 꼬리 끝毛은 아직 성별 구분이 없음.

bb95FurryMix_v110을 기반으로 학습했지만, 다른 대부분의 퓨리 체크포인트와도 잘 작동함. 권장하는 모델은 kavkaMixVersion16_v16, yiffymix_V32, snoutmix_cgiV1임. Fenris 같은 일부 모델은 귀를 명시하지 않으면 캐릭터에 귀를 렌더링하지 않는 경향이 있음.

v2.0 이상에서 계획된 개선사항:

• 정확성을 위해 캡션을 수작업으로 작성
• Yinglet 해부학적 특징(shelltooth, 꼬리 끝毛, 눈썹 콧수염, 이갈이 동공 + 공막 없음) 및 특정 캐릭터(Kass, Lopin, Vizlet 등)를 위한 트리거 추가
• 관찰자에게 시선을 향한 Yinglet 이미지를 더 많이 확보
• 일반적인 학습 작업(현재 8GB VRAM 제한으로 인해 진행이 제한됨, 추이를 지켜봐야 함)