Bikupan style

600개의 고유 이미지(즉, 거울 반사 후 1,200개)로 훈련된 하이퍼넷으로, 주로 초상화(脸)에 초점을 맞춤. 저해상도 이미지는 확장 처리되었으며, 모든 이미지는 512x512로 확장되었고, 태그는 "WD1.4 tagger" 자동1111 확장 기능을 사용하여 자동으로 생성됨.

추천 부정 태그: 작가 이름, 서명.

CFG 값을 낮게(2.5-5.0) 설정하면 더 일관된 결과가 나옴. 태그를 광범위하게 사용하는 것을 권장함. 하이퍼넷 강도는 최소 0.3 이상이어도 스타일을 효과적으로 재현할 수 있음.

모델: AnythingV3

하이퍼넷 구조: 1, 2, 2, 1

드롭아웃 없음, 정규화 없음

레이어 정규화(LN) 및 스텝 수: 처음 13,000 스텝 동안 5e-6(초상화 중심), 나머지 37,000 스텝 동안 1e-5(자세의 다양성, 다중 주제 등)