스타일 강도 조절기

또는 과적합 효과 감소기. 수작업으로 제작된 LoRA. (진지합니다).

참고: v0.1은 잊어버리세요. 이는 알파 버전입니다.

v1을 사용하세요. 훨씬 더 나으며 안정적입니다. 모든 도구를 지원합니다. 이 페이지의 모든 정보는 v1에 맞게 업데이트되었습니다.

이 LoRA는 무엇을 할 수 있나요?

이 LoRA는 기본 모델의 스타일을 줄일 수 있습니다. 강도를 음수(-)로 설정하면 스타일을 강조하여 극단적인 결과를 얻을 수도 있습니다.

이 LoRA는 스타일에 어떠한 부작용도 일으키지 않습니다.

스타일이 좋지 않나요? 왜 강도를 줄이려 할까요?

이 LoRA의 진정한 목적은 스타일을 약간 줄임으로써 과적합 효과를 완화하고 창의성을 되찾는 것입니다.

과적합 효과란 무엇인가요?

모델이 너무 강하게 학습되었고, 데이터셋에 편향이 존재하기 때문입니다.

예시:

이 LoRA의 효과는 무엇인가요?

효과는 주로 기본 모델의 특성에 따라 달라집니다. 직접 테스트해 보시는 것이 가장 좋습니다.

아래는 Hassaku XL v2.1fix에 대한 예시입니다. 주의할 점:

이 기본 모델은 높은 밝기(벽의 간판/그림, 반짝이는 반사광 등)에 두드러진 편향을 가지고 있습니다.
강도 -0.3에서는 모델이 프롬프트 단어 "어두운"을 완전히 무시합니다. 왜냐하면 스타일과 편향이 동시에 강화되었기 때문입니다.
강도 0.25에서는 모델의 밝기 편향이 크게 줄어들고 자연스러워집니다. 테이블과 벽의 "나무" 질감, 덜 이상한 반사광에 주목하세요. 스타일은 명확하게 변경되지 않습니다.
강도 0.5는 참고용입니다. 더 약한 스타일과 덜한 편향(시선을 바라보는 사람, 벽의 간판/그림 등)으로 더 자연스러운 결과를 제공합니다.

이 LoRA는 다른 LoRA들을 안정화하고, 과도하게 과적합된 LoRA로 인해 발생하는 "버닝" 효과를 방지할 수도 있습니다.

사용법은?

학습 데이터는 무엇인가요? 왜 스타일에 부작용이 없는가요?

이 LoRA는 SDXL과 Illustrious v0.1/NoobAI ep11에서 직접 "계산/교정"되었습니다. 학습 과정이 없습니다.

1%의 SDXL을 모델에 병합합니다. (이 LoRA의 수학적 방향은 모든 트랜스포머 레이어에서 illus/noobai와 SDXL을 0.99:0.01 비율로 병합한 모델을 향하고 있습니다.)

마무리 말

과적합 효과를 줄이고 싶다면, 사실 이 LoRA를 사용하지 말아야 합니다.

이 LoRA는 처음부터 존재하지 않았어야 할 문제를 해결하기 위한 것입니다.

이 LoRA가 정말 유용하다고 느끼신다면, 문제를 일으키는 다른 LoRA들을 제거하거나 기본 모델을 변경하는 것을 고려하세요. 이 "더러운 해결책"에만 의존하지 말고, 원인을 근본적으로 해결하세요.

Style Strength Controller [IL/NAI]