EasyFix [Negative LoRA] SDXL

네거티브 프롬프트를 입력하세요:

lora:EasyFix:1 (overfit style:1.0)

EasyFix는 CivitAI에서 생성된 AI 이미지 중 극심한 오버피팅을 보이는 이미지들에 대해 학습된 네거티브 LoRA입니다. 이 LoRA는 SDXL 모델의 어떤 스타일적 변화도 없이 생성된 이미지 품질을 향상시킵니다.

권장 강도: 1에서 16

중요: LoRA의 강도보다 (overfit style:1.0)의 강도를 더 조정하세요

오버피팅이란 무엇인가요?

IBM에 따르면(출처: https://www.ibm.com/topics/overfitting), "오버피팅은 통계 모델이 학습 데이터에 정확히 맞춰지는 데이터 과학의 개념입니다. 이 경우 알고리즘은 보지 못한 데이터에 대해 정확하게 작동할 수 없기 때문에 그 목적을 상실하게 됩니다. 모델이 새로운 데이터에 일반화되는 것이야말로 우리가 매일 기계 학습 알고리즘을 사용해 예측하고 데이터를 분류할 수 있는 핵심입니다."

안정적 확산에서 오버피팅은 어떻게 보이나요?

반복되는 패턴, 비합리적인 디테일, 작은 점, 이상한 아티팩트, 얼굴의 잡티 등입니다. AI가 생성한 이미지를 보고 의미 없는 이상한 디테일이 보인다면, 그 이미지는 오버피팅의 징후를 보이고 있을 가능성이 높습니다.

오버피팅을 미학으로 보기

미적 매력은 주관적입니다. 따라서 안정적 확산이 잘 만들어내는 매우 상세한 이미지를 즐기신다면, 이 모델을 당신의 개인적 취향에 대한 공격으로 보지 마세요! EasyFix를 사용하여 A/B 비교를 해보고, 스스로 더 나은 결과를 판단해보세요.

오버피팅 피하기

이미지 생성 시:

최소한의 네거티브 프롬프트로 간단한 프롬프트를 사용하세요. 필요 시 CFG 스케일을 낮추세요.

학습 시:

향후 고급 사용자를 위한 LoRA 학습 방법에 대한 짧은 가이드를 작성할 예정이므로 이 공간을 주시해 주세요. AI_Characters는 학습 방법론에 대한 훌륭한 가이드를 제공합니다(참조: "모델 평가") https://civitai.com/articles/1771

방법론

CivitAI에서 오버피팅을 보이는 태그된 AI 생성 이미지를 수집합니다(사용: https://github.com/hassan-sd/civitai-image-scraper). 이미지 크기는 최소 768x768 이상이어야 합니다.

캡션에서 모든 대괄호와 어텐션 강도를 제거하세요. (예: "((cute dog:4))" → "cute dog") 품질 관련 모든 태그를 제거하세요. (예: "masterpiece, best quality, insanely detailed") 각 문장의 시작에 "overfit style"이라는 트리거 단어를 추가하세요.

이미지로 학습을 진행하면서 A/B 비교 이미지를 생성하여 나중에 시간을 절약하세요.