Rubberhose Ruckus HiDream

Rubberhose Ruckus HiDream LoRA는 LyCORIS 기반으로, 1920년대–1930년대의 고전적인 고무 호스 애니메이션 스타일을 재현하도록 훈련되었습니다. 유연한 팔다리, 강렬한 선 작업, 생동감 있는 포즈, 깔끔한 색상 채움을 특징으로 이 LoRA는 퇴마적인 매력과 현대적인 선명도를 지닌 마스코트 품질의 캐릭터 생성에 뛰어납니다. 일러스트레이션, 콘셉트 아트, 창의적 학습 데이터에 이상적입니다. 움직임, 개성, 시각적 매력이 가득한 캐릭터를 기대하세요.

최고 품질을 위해 LCM 샘플러와 Simple 스케줄러를 사용하는 것을 권장합니다. 다른 샘플러도 작동할 수 있지만, 엣지 선명도나 구조가 손실될 수 있습니다. 첫 번째 이미지에는 내장된 ComfyUI 워크플로우가 포함되어 있습니다. 문제를 보고하기 전에 다운로드하여 ComfyUI 캔버스에 직접 드래그하세요. 시간과 자원 제약으로 인해 모든 사용자의 환경을 일일이 지원해 드릴 수 없음을 양해해 주세요.

트리거 단어: rubb3rh0se, mascot, rubberhose cartoon
권장 샘플러: LCM
권장 스케줄러: SIMPLE
권장 강도: 0.5–0.6
권장 시프트: 4.0–5.0

v1: 프롬프트에 포함되지 않았을 때 텍스트가 나타나는 문제가 있었습니다. 더 나은 폰트 스타일을 얻고자 텍스트가 포함된 이미지를 일부 포함했으나, 이로 인해 텍스트에 과적합이 발생했습니다.

v2: v2 훈련에는 v1 모델에서 생성된 일부 결과와 다양성 강화가 포함되었습니다. 창의성과 일관성 사이에서 좋은 균형을 이루었다고 느낍니다. 두 버전 모두 잘 작동하며, v2가 더 유연하지만 약간 더 많은 프롬프팅이 필요할 수 있습니다.

이 LoRA는 Simple Tuner를 사용하여 메인 브랜치에서 2500스텝, 2회 반복, 학습률 2e-4로 훈련되었습니다. 데이터셋은 1024x1024 해상도의 96개의 큐레이트된 합성된 1:1 이미지로 구성되었습니다. 모든 훈련은 RTX 4090 24GB에서 진행되었으며, 약 3시간이 소요되었습니다. 캡션은 Joy Caption Batch를 사용하여 128토큰 제한 내에서 처리되었습니다.

이 LoRA는 Full 방식으로 SimpleTuner를 사용해 훈련하였고, ComfyUI에서는 Dev 모델을 사용해 추론을 진행했습니다. Dev 모델은 HiDream LoRA와 가장 일관된 결과를 생성한다고 알려져 있습니다.

결과가 마음에 드시거나 향후 개발을 지원하고 싶으시면, 제 KoFi에 기부를 고려해 주세요: https://ko-fi.com/renderartist
renderartist.com