Typhoon XL
세부 정보
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모델 설명
📌 참고: CFG 스케일 권장치에 오타가 있었음 – 수정됨
📌 TL;DR / 참고사항:
Typhoon은 스타일리시한 모델입니다. 의도적으로 영화적 조명, 깨끗한 디테일, 그리고 독특한 “렌더링된 진짜” 미학을 강조하도록 설계되었습니다. 스마트폰 수준의 초상화, 폴라로이드, 필름 그레인 등 완전한 사진적 사실성을 구현할 수 있지만, 원시적인 사실성을 얻기 위해서는 더 정교한 프롬프트가 필요합니다. 기본적으로 생생한 디테일과 약간 초현실적인 다듬어진 마무리가 특징이며, 이것이 Typhoon만의 독특한 매력입니다.
📌 업데이트 (2025년 2월 7일): V2 출시!
Typhoon V2는 V1의 시각적 기반을 바탕으로 프롬프트 준수성 향상, 해부학적 정밀도 개선, 재질 사실성 강화, 조명 및 표면 디테일에 대한 더 정밀한 제어를 제공합니다. 초기에는 미세한 변화로 보일 수 있지만, 이는 수술처럼 의도적으로 집중되고 구체적이며 기술적으로 복잡한 업그레이드였습니다. 전반적인 재구성은 없었고, 단지 수정이 필요한 부분만 개선되었습니다.
이 샘플은 네이티브 출력 샘플을 사용합니다:
모든 샘플 이미지는 LoRA 또는 외부 수정 도구 없이 생성되었습니다. 보시는 것은 모델의 핵심 능력입니다.
🌪️ Typhoon – 정밀성과 예술성을 위한 고해상도 SDXL 모델
Typhoon은 단순한 연장선이 아니라, 이전 모델인 Tornado로부터의 의도적인 탈피입니다. 원래 Tornado v3로 기획되었으나, 독립적인 모델로 진화하여 고유한 시각적 정체성을 갖추게 되었습니다. 그 결과, 명확성, 심도, 영화적 구성에 최적화된 고성능 SDXL 모델이 탄생했으며, 다양한 주제에 걸쳐 풍부한 디테일과 유연한 스타일을 제공합니다.
개발 과정에서는 방대한 데이터셋 선별과 GPU 대여 트레이닝이 필요했습니다. 하드웨어 접근이 제한적이라, 이 과정은 자원과 비용이 많이 드는 것이었고, 평균적으로 네 번의 트레이닝 중 한 번은 실패했으며, 의미 있는 진전을 이루는 것이 어렵고 예측 불가능했습니다. Typhoon은 이러한 인내심의 산물입니다—시험, 정제, 반복을 통해 신중하게 구축되었습니다.
🔧 모델 특징
초상화 수준 디테일: Typhoon은 깨끗하고 고해상도의 근접 촬영 렌더링에 뛰어납니다. ADetailer가 필요 없습니다—디테일 보존 능력이 기본적으로 우수합니다.
역동적 조명 및 심도: 재설계된 빛의 동작으로, Typhoon은 향상된 영화적 대비와 공간 구성력을 제공합니다.
프롬프트 단순성: 트리거 단어가 필요 없습니다. 결과는 자연스럽고, 프롬프트 의도에 일관되게 반응합니다.
Typhoon은 본질적으로 스타일리시합니다. 디폴트 출력은 생생하고 디테일하며 부드럽게 렌더링되어, 순수하고 원시적인 사실성보다는 “깨끗한 사실성” 또는 “사진적 사실성에 근접한” 룩을 선호합니다. 강렬한 조명, 날카로운 윤곽선, 그리고 특징적인 렌더링 마무리가 기본적으로 포함되어 있습니다. 초상화, 뷰티 촬영, 컨셉 아트에 탁월하지만, 특별히 프롬프트로 지시하지 않는 한 거칠거나 다큐멘터리 스타일의 사실성을 기본으로 내세우지 않습니다.
Typhoon V2는 위 모든 특징을 계승하면서, 프롬프트 문구에 대한 반응성도 개선했습니다. V1은 특정 포즈나 방향 힌트에 저항하는 경우가 있었지만, V2는 훨씬 더 순종적입니다. (샘플 비교에는 “화면 뒤로”라는 프롬프트가 포함되어 있으며, V2는 이를 정밀하게 처리합니다.) 중간 거리에서도 눈 렌더링이 눈에 띄게 향상되었습니다. V1은 근접 거리에서 이미 잘 작동했지만, 중간 거리에서는 약간 흐트러졌습니다. V2는 이를 수정하여 넓은 구성에서도 더 선명하고 표현력 있는 눈 디테일을 제공합니다. 재질 렌더링과 환경 분리도 개선되었으나, 전체적인 미학이나 분위기에는 영향을 주지 않았습니다. 여전히 Typhoon이지만… 더 단단해졌습니다.
⚙️ 권장 설정
다음 설정은 V1과 V2 모두에 적용되며, 설정은 완전히 호환됩니다:
(참고: Forge WebUI에서는 얼굴 복원 기능을 비활성화해야 눈이 흐릿해지는 현상이 발생하지 않습니다—특히 근접 촬영 시. 이 모델은 그대로 사용해도 근접 촬영에 매우 잘 대응합니다.)
CFG 스케일: 3.0 – 8.0 (최적 구간: 스타일에 따라 5.0 – 7.0)
스텝: 15+ (더 많은 스텝은 복잡성 향상에 도움)
샘플러:
DPM++ 2M Karras (권장)
Euler / Euler A
DPM++ SDE
기타 일반적인 샘플러도 우수한 결과를 낼 수 있음
ADetailer: 근접 촬영에는 권장하지 않음—눈이 흐릿해질 수 있음
프롬프팅: 서술형 문장 구조가 더 효과적
스타일 적합성: 초상화, 영화적 렌더링, 판타지 아트, 부드러운 사실성, 스타일리시한 컨셉 아트에 탁월
🛠️ 개발 과정
Typhoon의 구축은 하이브리드 방식을 사용했습니다:
초기 트레이닝: 기본 모델을 확립하기 위해 전통적인 체크포인트 트레이닝으로 시작했습니다.
타겟 LoRA 통합: Typhoon 전용으로 훈련된 LoRA 세트를 개발하고, 이를 선택적으로 기본 모델에 병합했습니다.
수동 튜닝: 병합 과정 자체도 실험과 시행착오를 반복하며, 병합 가중치, 강도 값, 작업 순서를 조정하여 균형을 유지하고 스타일 누출을 방지했습니다.
이 수작업 정제 과정을 통해 두 가지 맞춤형 도구가 탄생했습니다:
_(이 두 스크립트를 위한 Gradio UI를 개발 중이며, 엔지니어가 아닌 사용자나 코드/명령 프롬프트에 익숙하지 않은 사용자들이 쉽게 사용할 수 있도록 할 예정입니다.)
LoRA 강도 분석기 – Python 스크립트로, LoRA의 영향력을 강도별로 분석하고 수학적 기반의 권장치를 제공합니다.
LoRA 에폭 분석기 – 어떤 학습 에폭이 가장 일관된 출력을 생성하는지에 대한 통찰을 제공합니다.
두 도구는 현재 알파 버전이며 GitHub에서 무료로 제공됩니다.
⚠️ 제한사항
Typhoon은 NSFW 생성에 완전히 일관되지 않습니다. 기본 모델은 이 부분에서 강하게 제한되었으며, V2는 V1보다 신뢰도가 향상되었지만 여전히 완벽하지 않습니다. 작동할 때는 인상적일 수 있지만, 프롬프트와 구성에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
🔄 지속적인 업데이트
Typhoon은 진화하는 프로젝트입니다. V2는 최신 마일스톤이지만 마지막은 아닙니다.
개발이 진행됨에 따라 업데이트가 지속적으로 발표됩니다. 사용자 피드백과 장기 테스트는 향후 개선에 계속 영향을 미칠 것입니다.
📜 사용 정책 및 면책 조항
Typhoon은 개인적이고 창의적인 용도로만 사용을 목적으로 합니다.
타사 생성 서비스에 이 모델을 업로드하거나 배포하지 마십시오, 그리고 다른 모델과 병합하지 마십시오. Typhoon은 정밀하게 캘리브레이션된 시스템으로 설계되었으며, 이를 변경하면 시각적 균형과 의도된 정밀도가 크게 저하될 수 있습니다.
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