Ogiso Setsuna Anime style (illustrious) 小木曽 雪菜 (ホワイトアルバム 2) White Album 2

먼저 사용 방법을 읽어주세요/请先阅读使用方法/ご使用前に使用方法をお読みください:

https://civitai.com/articles/13565/how-to-use-my-lora-especially-test-versions

경고：

이 모델을 사용하여 다른 맥락에서 이미지를 게시하거나 판매하는 경우, 이 모델을 출처로 명시해 주세요.

注意：

如果你使用此模型在其他场合发布或者售卖图像，请注明使用了该模型。

注意：

このモデルを使用して他の場面で画像を公開または販売する場合は、本モデルを使用したことを明記してください。

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이것은 _White Album 2_의 _Ogiso Setsuna_를 위한 LoRA 모델입니다.

추천 프롬프트:

1girl,solo, wa2setsuna, white_album_2, ogiso_setsuna, brown hair long hair, hair ribbon, two side up, brown eyes

복장 프롬프트:

school uniform, blazer,plaid skirt, blue skirt, bowtie,black socks

의상이나 액세서리의 색상과 형태가 완벽하게 정확하지 않을 수 있습니다.
필요에 따라 프롬프트로 조정해 주세요.
보다 나은 결과를 원한다면, 페이스 향상을 위해 inpainting 또는 adetailer를 사용하는 것을 강력히 추천합니다.

P.S. 저는 제가 좋아하는 캐릭터들의 LoRA를 자주 학습합니다. 대부분은 Civitai에 존재하지 않거나, 기존 버전이 제 요구를 충족시키지 못합니다.
가끔 선택적으로 업로드하고 공유합니다.
현재 RTX 4080을 사용 중이지만, 학습 속도나 출력 품질에 만족하지 못하고 있습니다.
올해 5090으로 업그레이드할 계획이며, 이를 통해 더 많은 LoRA를 학습하고 공유할 수 있을 것입니다.

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이것은 _White Album 2_의 _소목서 설채_의 LoRA 모델입니다.

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다음 프롬프트를 사용하세요:

1girl,solo, wa2setsuna, white_album_2, ogiso_setsuna, brown hair long hair, hair ribbon, two side up, brown eyes

옷:

school uniform, blazer,plaid skirt, blue skirt, bowtie,black socks

사용 시 의상 및 액세서리의 색상과 형태가 약간 틀릴 수 있습니다.
필요에 따라 프롬프트로 조정해 주세요.
더 나은 생성 효과를 원한다면, 페이스 보정을 위해 inpainting 또는 adetailer를 사용하는 것을 강력히 추천합니다.

P.S. 저는 제가 좋아하는 캐릭터들의 LoRA를 자주 학습하며, 이들 대부분은 Civitai에 없거나, 기존 버전이 제 요구를 충족시키지 못합니다.
가끔 선택적으로 업로드하고 공유합니다.
현재 RTX 4080을 사용 중이지만, 학습 속도와 최종 결과 모두 만족하지 못하고 있습니다.
올해 5090을 구입할 계획이며, 그때 더 많은 고화질 LoRA를 학습하고 공유할 수 있을 것입니다.

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이것은 《화이트앨범2》의 오기소 세츠나의 LoRA 모델입니다.

추천 프롬프트:

1girl,solo, wa2setsuna, white_album_2, ogiso_setsuna, brown hair long hair, hair ribbon, two side up, brown eyes

복장 프롬프트:

school uniform, blazer,plaid skirt, blue skirt, bowtie,black socks

의상이나 액세서리의 색상과 형태가 약간 틀릴 수 있습니다.
필요에 따라 프롬프트로 조정해 주세요.
더 나은 결과를 원한다면, 페이스 보정을 위해 inpainting 또는 adetailer를 사용하는 것을 강력히 추천합니다.

P.S. 저는 제가 좋아하는 캐릭터들의 LoRA를 자주 학습합니다. 대부분은 Civitai에 없거나, 기존 버전이 제 요구를 충족시키지 못합니다.
가끔 선택적으로 업로드하고 공유합니다.
현재 RTX 4080을 사용 중이지만, 학습 속도와 출력 품질에 아직 만족하지 못하고 있습니다.
올해 5090으로 업그레이드할 계획이며, 이를 통해 더 많은 LoRA를 학습하고 공유할 수 있을 것입니다.