NOOB-AI XL V-PRED STOOPID COLORFIX toolset

이 LoRA는 Noob v-pred의 과포화를 받아들여 11까지 끌어올립니다.

과포화를 해소하려면 음의 가중치와 함께 사용하세요.

더 이상 붉은 피부, 이미지의 검은 반쪽 등이 없습니다. 예!

버전 2는 약간 덜 바보입니다. v1으로 생성된 이미지를 사용하여 슬라이더로 학습되었습니다. 특별히 이상한 파랑과 색조를 제거하기 위해 선택했습니다. 이 LoRA는 이미지를 심각하게 무채색화하며, v1과 함께 사용하면 미적으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. v1도 음의 가중치로 사용하세요.

또한 이것이 제게 충분히 잘 작동하지 않아 v-pred 대비 슬라이더도 추가했습니다.

기본 v-pred 모델을 고치기 위해 이제 이 3개의 LoRA를 모두 사용해야 하므로, 이젠 도구 세트라고 할 수 있겠네요.

다시 한번 말하지만, 이 LoRA는 포화도를 조정하거나 색상을 수정하는 것이 아니라, 양의 값에서 바로 흰 화면으로 전달됩니다. 하지만 이를 스타일로 활용할 수 있다면 정말 멋질 것입니다.

Noob v-pred는 불행히도 과포화 문제로 잘 알려져 있습니다. 또한 이미지를 완전히 망가뜨리지 않더라도 여러 아티스트 태그에 큰 영향을 미치고 배경을 파괴한다는 점도 발견했습니다. 이를 피할 수 있는 방법은 있지만, 저는 항상 이상한 피부색을 없애기 위해 적어도 하나의 스타일 LoRA를 낮은 가중치로 추가해 왔습니다. 그런데 @VelvetS의 LoRA를 몇 개 시도해 보니, 전혀 이유 없이 괴상한 결과나 풀 퓨리로 변해버렸죠 🤣 결론적으로, 타는 듯한 피부가 비늘, 털 등으로 잘못 인식된 것이었습니다. 이 모델은 그 지점을 정확히 알고 있습니다.

한 달 이상 제 머릿속에 떠돌았던 생각이 있었습니다: “이걸 시도해 봐. 바보 같지만, 왜 안 되나? 그냥 해보자.” 그리고 시도해 봤죠. 그리고 잘 되었습니다.

바보 같지만 효과가 있다면, 그건 그대로 바보로 두는 게 낫겠죠.

사용 팁:

과포화는 모델 전반에 균등하게 분포되지 않으므로, 하나의 최적 가중치는 없습니다. 색상 태그와 음성 프롬프트의 길이까지 영향을 받습니다. 일반적으로 -1은 안전하지만, 심각한 경우 -6까지 적용해야 했습니다. 비교를 확인해 보세요.

단순한 프롬프트는 여전히 같은 패턴에 빠지기 쉽습니다: 파란 테마 > 빨간 테마 > 흰 테마 등. 프롬프트에 더 많은 색상을 포함시키세요. 이 모델의 본질적인 특징이므로, 이를 억누르려 하지 마세요.

스케치, 단색, 부분적으로 색칠된 것을 음성 프롬프트에 추가하세요.

마지막으로, 가장 중요하게:

이 LoRA의 작동 방식상, 음의 값에서는 균일한 색상 영역을 제거하여 세부사항을 추가합니다. 완전히 무작위의 세부사항입니다. 대량의 중복 등이 발생할 수 있으니, 이 문제를 해결하려면 제 Detailer LoRA를 사용하세요. 이 도구는 세부사항을 크게 안정화하며, 완전히 v-pred 기반입니다. 또는 다른 안정화 도구를 사용해도 좋지만, 저는 다른 도구를 시도해 보지 않았습니다. 제 Detailer가 이미 이 일을 완벽히 해내며 스타일도 바꾸지 않기 때문입니다.