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※이 LoRA는 초기 실험 단계의 작업이므로 다른 방법보다 반드시 우수하지는 않습니다.
일부 경우 ControlNet과 같은 기술이 더 편리할 수 있습니다.

■이 LoRA는 흑백 이미지, 특히 만화의 색칠을 지원합니다.

Kontext 자체에도 색칠 기능이 있지만, 피부 톤을 정확히 표현하는 데 어려움을 겪는 경우가 있습니다. 이 LoRA는 이를 개선하는 데 도움이 됩니다.

저작권이 있는 작품은 샘플에 사용할 수 없으므로, 제가 생성한 흑백 AI 이미지를 사용했습니다.

실제 만화는 해상도가 낮고 레이아웃이 복잡하며 평평한 선화가 많아 변환하기가 더 어렵습니다. AI 이미지에 비해 결과가 덜 만족스러울 수 있습니다.

복잡한 경우, 이미지를 분할하고 단일 프레임에 집중하면 작업이 간단해지고 혼란이 줄어들며 감지 및 변환 품질이 향상됩니다.

■Kontext를 처음 사용하신다면, 아래 URL의 지침을 따라 설치해 보세요.

설명이 잘 되어 있고 설정이 간단합니다.

■아래 프롬프트를 기준으로 하여, 원하시는 최종 결과에 더 잘 맞도록 개선해 보세요.

이 프롬프트는 LoRA 학습 시에도 제가 사용한 캡션입니다.

공유된 워크플로우에는 제가 고안한 여러 프롬프트 변형을 포함했습니다.

"이 흑백 이미지를 색상 이미지로 변환하세요."

이 프롬프트는 캐릭터 스타일, 2.5D, 언리얼 엔진, 또는 리얼리스틱 스타일로 변경하는 데도 효과적입니다.
다양한 스타일을 자유롭게 시도해 보세요.

■하지만 이 LoRA는 만능이 아닙니다.

기본 모델에 비해 순수한 색칠에 특화되어 있어 종종 평평한 느낌을 줍니다.

기본 이미지가 평평하고 디테일이 부족하면, LoRA도 비슷한 평평한 결과를 내놓을 가능성이 높습니다.

이미 그림자와 질감이 있는 이미지는 더 나은 결과를 낼 가능성이 높습니다.

이 LoRA는 자동으로 이상적인 색상 체계를 적용하지 않습니다.

하지만 “리얼리스틱 텍스처로 변환”과 같은 프롬프트를 사용하면 평평한 스타일을 보완하고 깊이를 추가할 수 있습니다.

효과가 약하게 느껴진다면 LoRA를 한 번 꺼보세요. 평평한 경향이 방해가 될 수 있습니다.

가중치를 조정하면 더 나은 질감 균형을 찾을 수 있습니다.

노란 머리카락이 더 자주 나타납니다.

이는 그레이스케일 이미지에서 높은 밝기 영역이 노란색으로 해석되기 때문일 수 있으며, LoRA의 데이터셋 분포와 관련也可能 있습니다.

■이 LoRA는 AI Toolkit을 이용해 학습했습니다.

학습에 관심이 있다면, 개발자가 제공한 아래 튜토리얼을 참고해 보세요 — 시도해 보세요!

예상보다 쉽다는 것을 느끼실 겁니다.

■데이터셋 세부사항:
이 튜토리얼을 참고하여 150장의 컬러 2D 일러스트 이미지를 사용해 LoRA를 학습했습니다.

■150장의 컬러 이미지는 최종 편집 결과를 나타낸다고 가정하고 대상 측으로 사용했습니다.

위에 언급한 학습 프롬프트를 모든 이미지에 적용했습니다.

■이 컬러 이미지는 이미지 편집 소프트웨어를 사용해 흑백으로 변환하여 제어 측으로 사용했습니다.

데이터셋은 주로 피부 톤에 집중하지만, 다양성을 위해 다양한 장면을 포함합니다.

대부분의 이미지에는 자연스러운 피부 톤이 포함되어 있으며, 일부는 흰색, 검은색, 빨간색, 파란색 피부를 보여줍니다.

학습 시 디테일을 설명하지 않는 단순한 캡션만 사용했기 때문에, 특정 색상이나 결과를 유도하기 어렵고 기대한 결과와 다를 수 있습니다.

학습에 사용된 캡션은 매우 중요합니다.

Kontext로 이미 좋은 결과를 내는 프롬프트를 캡션으로 사용하는 것이 최선입니다.

프롬프트 기반 개선에 한계를 느끼면, 이를 LoRA 캡션으로 활용하면 좋은 출발점이 됩니다.

■데이터셋과 캡션은 다소 제한적이었고, 이는 낮은 노력으로 진행된 실험입니다. 어떤 경우 이 LoRA는 불필요하거나 오히려 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

■부연 설명으로, 캐릭터 외관에 영향을 미치는 다른 LoRA들 중 제 결과와 유사한 결과를 낼 수 있는 것들도 있을 수 있습니다.
다른 사람들이 만든 LoRA를 탐색하면 더 나은 결과를 얻을 수도 있습니다.