GAPED anal

BigaspV2Lustify를 사용하여 학습됨

샘플러 - dpmpp_3m_sde_gpu

스케줄러 - Karras

CFG - 현실적일 경우 3

모델 개발 과정에서, 나는 그 안정성과 다양성을 향상시키는 데 특별한 주의를 기울였다. 이는 모델이 더 예측 가능해지고, 더 다양한 그리고 창의적인 이미지를 생성할 수 있게 되었다는 의미이다.

이러한 목표를 달성하기 위해, 나는 여러 방법과 접근법을 사용하였다:

* 신경망 아키텍처 최적화: 나는 모델의 아키텍처를 재검토하고 개선하여 그래픽 데이터 처리에서 더 효율적이고 안정적으로 작동하도록 만들었다.

* 학습 데이터셋 확장: 나는 다양한 스타일, 객체 및 장면을 포함한 더 많은 다양성의 이미지를 학습 데이터에 추가하였다. 이를 통해 모델은 맥락을 더 잘 이해하고, 더 정확하고 다양한 이미지를 생성할 수 있게 되었다.

* 추가 기능 통합: 나는 모델이 다양한 작업과 이미지 스타일에 적응할 수 있도록 도와주는 추가 기능을 구현하였다. 예를 들어, 모델은 특정 예술 스타일로 이미지를 생성하거나 특정 그래픽 변환을 수행하도록 설정될 수 있다.

* 테스트 및 파라미터 설정: 나는 모델의 최적 파라미터를 결정하기 위해 일련의 테스트를 수행하였고, 이를 통해 모델의 성능과 생성된 이미지의 품질을 향상시켰다.

결과적으로, 모델은 더 순종적이고 정확해졌으며, 이는 사용자의 요청을 더 잘 이해하고 더 관련성 있고 고품질의 이미지를 생성할 수 있음을 의미한다. 또한, 나는 모델에 세부 정보를 추가하여 더 복잡하고 구조화된, 더 많은 디테일을 포함하는 이미지를 생성할 수 있도록 했다.