Something Simple
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이 버전에 대해
모델 설명
버전 3.0 정보:
전체 출력 품질을 향상시키기 위해 소스 모델을 더 깊이 재조정했습니다. 이제 RealCartoon과 Hyphoria의 비율이 50/50로 균형 잡혔으며, 이 둘을 결합하는 방식이 훨씬 더 세밀해졌습니다. 또한 이로 인해 NAI에 대한 확장도 가능해졌고, 이미 부분적으로는 구현되어 있었습니다.
모든 것이 4~6 CFG 범위에서 잘 작동합니다. 저는 Noob을 약 20스텝으로 실행하는 것을 선호하며, IL 모델은 32스텝을 좋아하는 것 같습니다.
특히 NAI-E는 매우 DTF(Do-Too-Fast) 경향이 있으므로, 원하지 않는다면 NSFW 금지 키워드를 항상 준비하세요(저도 그렇습니다). 그래도 조심하지 않으면 모든 것이 '정액 분수'가 될 수 있습니다.
업데이트: 다시 말하지만, 이 모델들은 정말 뜨겁습니다. 그래서 방어책이 필요하다면:
긍정적 프롬프트: rating:safe,
부정적 프롬프트: rating:explicit, rating:questionable,
버전 2.0 정보:
원래 Something Noob 병합 체크포인트를 Noob을 포함하지 않고 다시 패키징한 후, Hyphoria와 병합한 버전입니다. 선ework에 더 초점을 맞춘, 더 순수한 Illustrious 경험을 제공합니다. 프롬프트 준수성과 유연성 면에서 더 나은 위치에 있습니다. 3~5 CFG 범위에서 가장 잘 작동하며, 6에서 스타일 한계에 도달하는 듯하지만, 더 많은 또는 다른 세부 사항을 원한다면 계속 진행할 수 있습니다.
긍정적 요소: masterpiece, cinematic lighting, depth of field,
부정적 요소: <필요한 경우에만>
이제 phi(φ)는 더 이상 사용하지 않습니다. phi를 사용하기 시작한 이후로 어디서나 그것이 보이기 시작했고, 지금은 제 집 밖에서 항상 담배를 피우는 남자가 있습니다. 그가 실제가 아니라는 걸 알지만, 그는 자신이 진짜라고 말합니다.
버전 1.0/1.1 정보:
이것은 제가 처음으로 병합한 체크포인트인 Something Borrowed의 업그레이드 버전입니다. Something Noob의 결과를 정말 좋아했지만, 좀 더 사실적인 요소를 추가하고 싶었고, 이 버전은 매우 잘 구현되었습니다.
이 병합에 사용된 모델의 개발자들에게 다시 한 번 감사드립니다: Something Noob, 그리고 다음 분들과 그들의 모델들이 이 병합에 기여했습니다:
이 체크포인트의 프롬프트 준수성은 매우 놀랍습니다. 키워드 하나를 삭제하는 것을 잊으면 캐릭터가 화면 안에 그 키워드를 넣기 위해 투위스터를 하기 시작합니다. 때로는 노출에 다소 수줍은 경향이 있지만, 결과는 상황에 따라 다릅니다. 저는 Euler로 전환하기 전까지 이 문제로 고생했고, 이후로는 매우 원활하게 작동했습니다. CFG 2부터 잘 반응하기 시작하며, 값을 올릴수록 더 나아집니다. 약 7~8에서 포스터보드 같은 느낌이 강해집니다. 항상 그렇듯, FaceDetailer는 당신의 친구입니다.
제 개인적인 설정은 완전히 네르드 모드로 전환되었습니다. 저는 2.718 CFG(e), 1.618x 업스케일링(φ), 큰 영역에는 0.618 디노이징(1/φ), 마무리에는 0.368 디노이징(1/e)을 사용합니다. 때로는 더글라스 애덤스 때문에 0.42를 사용하기도 합니다. 또한 피보나치 스텝을 사용하여 8, 13, 21, 34, 그리고 드물게 55를 유지하려 합니다. 바보 같은 방식이지만, 제가 현재 자랑하는 방식입니다.
이 체크포인트에서 LoRA를 사용하면서 겪은 유일한 문제는, 사실상 LoRA를 거의 사용할 필요가 없다는 점입니다. 스타일 LoRA는 충분히 효과적이지만, 프롬프트 자체가 훨씬 더 많은 일을 합니다.
스타일 부정적 키워드를 추가하면 오히려 결과가 더 나빠지는 것 같습니다. 빈 부정적 박스에서 "mean of empty slice" 오류를 얻는 것이 오히려 더 나은 결과를 낳고 있습니다.
확인해야 할 문제는 생성 시 중심 오프셋입니다. 수직 촬영 시 피사체가 약간 오른쪽으로, 수평 촬영 시 아래쪽으로 이동합니다. 큰 문제는 아니지만, 캐릭터 초상 LoRA를 사용할 때 문제가 될 수 있으며, 제가 모르는 해결 키워드가 존재할 수도 있습니다.