Wan 2.2 - v4

v4는 새로운 데이터셋과 새로운 학습 파이프라인/학습 파라미터로 학습되었습니다. 제 새로운 워크플로우가 Wan 2.2에 더 나은 결과를 제공한다고 생각합니다.

Wan 2.2 - v3

데이터셋을 다시 확장하고 학습 설정을 몇 가지 조정했습니다.

이전 버전이 노출 이미지를 생성하려 하지 않는 것을 확인했습니다. 데이터셋을 개선하고 일부 노출 이미지를 추가했습니다. 문제 해결!

참고: '여자'와 '소녀'라는 단어 사용은 출력 결과에 큰 차이를 만듭니다.

Wan v1은 약간 과학습되었습니다. 데이터셋을 수정하고 새로운 학습률(LR)과 설정으로 재학습하여 v2를 만들었습니다. v2는 LoRA를 결합하는 데 더 호환성 높습니다.

이 모델은 50명의 다른 여성들의 50장의 이미지로 학습되었습니다. 모든 이미지는 공개적으로 이용 가능한 것입니다. 트리거가 필요하지 않습니다. 일반적인 프롬프트를 사용하고 LoRA를 활성화하세요.

(아이디어나 요청이 있으시면 메시지를 보내주세요. 저 또한 제 커피는 스스로 사드립니다.)