Cum II

보다 유연한 커뮤 모델입니다. 이전 모델보다 훨씬 더 많은 커뮤 태그와 개념을 지원하며, 더 크고 상세한 이미지를 위해 768 기반 바이너리로 학습되었습니다.

최대의 현실감에서부터 말도 안 되는 수준까지 커뮤 강도를 조절할 수 있습니다. 기술적으로는 커뮤가 전혀 없는 이미지를 만들 수도 있지만, 누가 그렇게 하려 할까요?

이 모델은 예를 들어, 깨끗한 오일 마사지나 젖은 티셔츠 모델 같은 용도로 사용되도록 설계되지 않았습니다. 대신, 다른 모델과 함께 잘 작동하도록 설계되었으며, 큰 프롬프트와도 호환되도록 이 모델과 몇 개의 선택적 키워드만 추가하면 됩니다.

또한, 이 모델은 매우 광범위한 범위를 목표로 했지만, 더 좁은 개념을 더 나거나 더 신뢰성 있게 처리하는 전문 커뮤 모델들이 많이 있습니다.

사용법

짧은 답변: 단순히 0.4-0.8 정도의 강도로 실행하고, 프롬프트 어디든 "cum"을 추가하세요.

긴 답변: 어떤 예시 이미지 아래 오른쪽의 🛈 정보 버튼을 클릭하거나(또는 이미지 자체를 클릭) 이미지가 어떻게 생성되었는지 상세 내용을 확인하세요. 제 예시 이미지 대부분에는 프롬프트 등이 포함되어 있으므로, 예시를 훑어보고 원하는 것을 복사하세요. 데이터셋에 구체적으로 포함된 태그 목록도 추가했습니다. 하지만 프롬프트에 커뮤 관련 언어를 아무거나 추가하더라도 생성 결과가 더 촉촉해질 것입니다. 단일 태그보다 여러 태그를 사용하는 것이 더 안정적이며, 전체 태그 목록에 가중치를 주면 양을 쉽게 조절할 수 있습니다. 태그를 높이고 주 LORA 가중치를 낮추면, 다른 LORA나 베이스 체크포인트의 개념에 덜 간섭하면서 유사한 결과를 얻을 수 있습니다.

태그/활성화

학습 이미지는 Booru 태그로 자동 태깅되었으며, 캡셔너가 신뢰성 있게 인식하지 못한 몇 가지 개념은 수동으로 태그했습니다. 이러한 태그는 LORA와 베이스 모델 모두에서 더 잘 이해됩니다. 아래는 적어도 하나의 데이터셋 이미지에 등장하는 커뮤 관련 태그의 알파벳 순 목록입니다:

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