myself-badhand

이 임베딩은 손가락의 개수와 형태 문제를 교정하는 데 초점을 맞추며, 이로 인해 모델의 스타일이 변할 수 있습니다.

• v5:

  • negative_hand-neg은 10장의 이미지로 학습되었습니다.

• v22:

  • 75개의 벡터를 사용하며, 학습 데이터는 v5와 다른 부정적 임베딩에서 생성된 200장의 이미지로 구성됩니다.

• v49:

  • 32개의 벡터를 사용하며, 학습 데이터는 다양한 스타일의 모델과 다른 부정적 임베딩에서 생성된 600장의 이미지로 구성됩니다.

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