【Character】索米 | Suomi KP/-31（Girls' Frontline）
세부 정보
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모델 설명
학습 데이터셋은 총 218장의 이미지를 사용하였으며, 옷 종류에 따라 6개의 개념 서브셋으로 나누었습니다.
이전에 reisa를 학습할 때 사용한 설정을 그대로 적용하였으며, 배치 크기만 6으로 조정했습니다. 학습 파라미터 세부 사항은 이전 인물 LoRA를 참조하세요.
이 모델은 지금까지 소미의 모든 복장을 하나로 통합한 것으로, 총 5가지 아웃핏을 포함하며, 저의 지금까지 가장 만족하는 작품입니다. 테스트 결과, 이 LoRA는 Anything V5, AbyssOrangeMix, QteaMix 등 다양한 모델에서 우수한 일반화 성능을 보였습니다. 제 GPU 메모리가 6GB 밖에 되지 않아, 1024*1024 이상 해상도의 이미지 생성 효율이 낮으니 양해 부탁드립니다.
더 높은 해상도의 이미지를 생성해 주실 분이라면 정말 감사하겠습니다.
① 소미 - 걸스 프론트라인: suomi (girls' frontline)
트리거 단어: suomi (girls' frontline), 1girl, solo
기타: 파란 재킷, 흰 코트, 찢어진 스커트, 찢어진 히어하이즈, ...
② 소미 - 귀耳朵산의 눈정령: suomi (korvatunturi pixie)
트리거 단어: suomi (korvatunturi pixie), 1girl, solo
기타: 마이크, 흰 히어하이즈, 찢어진 히어하이즈, ...
③ 소미 - 여름밤의 정령: suomi (midsummer pixie)
트리거 단어: suomi (midsummer pixie), 1girl, solo
기타: 별똥별, 샌들, 한쪽 땋은 머리카락, ...
팁: 수영복 위의 재킷을 제거하고 싶다면, negative prompt에 "(jacket,skirt:1.2)"를 추가하세요.
④ 소미 - MOD3: suomi (mod3)
- 트리거 단어: suomi (mod3), suomi, 금발 머리, 긴 머리, 파란 눈, 1girl, solo, 공식 대체 복장, 코트, 겨울 옷, ...
이 아웃핏은 생성 결과가 가장 불량합니다.
이 캐릭터의 설정 이미지와 자료가 너무 부족하여 학습 자료가 충분하지 않았습니다. 저의 이전 실험 결과에 따르면, 사전 손실 가중치를 1로 설정한 상태에서, 간단한 옷 개념(예: 특정 캐릭터의 교복)의 학습을 목표로 할 때, 단 3장의 이미지로도 대체로 학습이 가능하며, 적절한 이미지 수는 최소 6장 이상이 권장됩니다. 더 복잡한 개념의 경우 20장 이상이 필요할 수 있습니다.
현재 이 모델을 학습하기 위해 사용된 원화는 단 7장에 불과하므로, 근사적인 목표만 달성할 수 있었고, 목표 개념을 생성 시 호출하는 것도 매우 어려웠습니다. 더 나은 결과를 얻기 위해서는 학습 데이터셋의 크기를 늘리는 것 외에 다른 방법이 없습니다.
⑤ 소미 - 행복한 임무: suomi (blissful mission)
트리거 단어: suomi (blissful mission), suomi, 1girl, solo, 금발 머리, 파란 눈
기타: 찢어진 옷, 하이힐, 등이 드러난, 옆을 바라보는, ...
⑥ 사용자 정의: suomi
- 트리거 단어: suomi, 1girl, solo, ... → 원하는 어떤 옷이든
보너스:
이 모델은一定程度의 과적합이 존재하며, 정칙화 노름의 영향으로, “torn jacket”, “torn clothes” 같은 상의 파손 관련 태그는 일반적인 가중치에서는 효과가 떨어질 수 있습니다. 유사한 효과를 얻으려면 가중치를 높여 시도해 보세요: (torn clothes:1.5)
“weapon”, “gun” 같은 무기 관련 태그는 사용을 권장하지 않습니다. 왜냐하면 어떤 모델에서도 거의 효과가 없기 때문입니다.