LoSci Anime 🈂️ by Huggy

💡 사이트에서 "huggy"를 검색하여 내 모든 모델을 찾아보세요.

💡 모델은 자주 업데이트되므로 최신 버전을 사용하기 위해 자주 확인해 주세요.

📒 이 혼합 스타일 LoRA에서 페인팅 스타일이 매우 잘 작동하므로, 다음으로 전용 페인팅 버전을 준비 중입니다.

📒 버전 2.1 사용법 (이것은 83개의 모델 중 제가 가장 잘 학습시킨 LoRA입니다):

세 가지 스타일을 하나의 LoRA로 병합하면 세 개의 별도 LoRA를 쌓는 것보다 더 부드러운 결과를 제공하지만, 균형을 유지하는 것이 어렵습니다.

lofi_anime (간단함, 과적합): 트리거 단어와 함께 LoRA 가중치를 약 0.7로 낮추세요.
scifi_anime (복잡한 장면, 과소적합): 가중치를 0.9 이상으로 올리세요.
painterly (캐릭터 디테일이 반실사적인 스타일): 가중치를 0.8 이상으로 사용하세요.

📒 버전 2.1 학습 노트 (학습에 3,633 buzz 소요, 총 8시간 소요)

1. 과적합(V1) vs. 과소적합(V2):
   V1은 작고 제한된 데이터셋(54장의 이미지)을 너무 많이 반복(26회)하여 이미지를 암기하게 되고 스타일을 학습하지 못했습니다. 그 결과 모델이 "주관적"이 되어 낮은 가중치가 필요했습니다. V2는 방대하고 다양한 데이터셋(215장의 이미지)을 너무 적게 반복(5회)했고, networkAlpha 값이 매우 낮아 복잡한 디테일을 학습할 충분한 노출과 강도를 갖지 못했습니다.

2. 균형 잡힌 학습 강도(networkAlpha):
   V2의 약점을 보완하기 위해 networkAlpha를 4에서 12로 증가시켰습니다. 이는 전략적인 중간 지점입니다: V2의 alpha 4보다는 복잡한 scifi_anime 디테일을 충분히 포착할 수 있고, V1의 alpha 16보다 덜 공격적입니다. 목표는 가중치 1.0 근처에서 다른 모델과도 호환성이 높은 유연하면서도 강력한 LoRA를 만드는 것입니다.

3. 플립 증강 비활성화:
   flipAugmentation을 비활성화합니다. V2 학습 결과, 좌우 비대칭 개념(피아노, 텍스트, 고유한 차량 등)을 잘못된 "거울 반전" 버전으로 학습시켜 생성 결과에 결함을 초래했습니다.

4. V2의 우수한 일반화 능력:
   V2는 세 개의 독립적인 트리거 단어(lofi_anime, scifi_anime, painterly)를 사용하여 성공적으로 세 가지 스타일을 명확히 분리하고 학습했습니다. 트리거 단어는 라벨 역할을 하여 모델이 각 스타일을 독립적으로 학습하도록 도왔습니다. 반면, V1은 트리거 단어 없이 모든 것을 하나의 덜 유연한 미학으로 통합했습니다.

5. 전략: 높은 반복 횟수 × 낮은 에포크
   Civitai의 10,000 스텝 제한 내에서 과소적합을 해결하기 위해 V2.1은 더 높은 반복 횟수(10회)와 적은 에포크(9회)를 사용합니다. 이는 모델이 한 에포크 내에서 각 이미지의 디테일을 "집중 암기"하도록 강제하여, 동시에 세 가지 다른 스타일을 학습하는 데 필수적입니다.

6. 캡션 개선:
   V2.1을 위해 모든 캡션을 더 자세하게 재작성했습니다. V2에서 사용했던 단순하고 반복적인 캡션은 대규모 데이터셋에서 “개념 누수”를 일으키고 특정 이미지 디테일을 기억하기 어렵게 만들었습니다. 독특하고 설명적인 캡션은 강력하고 정확한 텍스트-이미지 연관성을 형성하여 생성 시 더 나은 제어를 가능하게 합니다.

📒 버전 2.1 — 캡션 오타:

"light background. one knee up"

winy → windy
indow → window

• stars
• blue sky

📒 버전 2 — LoSci 애니메이션

• 초기 lofi-anime 버전보다 자원 양을 4배로 증가시켜 학습했습니다.

• 학습을 상한선까지 밀어붙였습니다 — 거의 10,000 스텝(문제점: Civitai에서 3,600 buzz 소요).

• 이 버전은 세 개의 독특한 트리거 단어를 사용해 세 가지 서로 다른 애니메이션 스타일을 생성할 수 있습니다. 개별 사용 또는 혼합 사용이 가능합니다.

lofi_anime
scifi_anime
painterly

📒 버전 1:

• 과거와 사이버펑크의 분위기를 작품에 더해주세요.

⚠️ 버전 1은 이 LoRA를 활성화하려면 다음 트리거 단어 중 최소 하나 이상을 사용해야 합니다:

futuristic
indoors
cluttered room
cityscape
city lights
bay
electronic devices
window
potted plant
sunset
hillside
rooftop edge

📒 버전 1 LoRA 비용 내역:

• 2,300 Buzz – 학습
• 1,500 Buzz – 테스트
• 총: 3,800 Buzz

📒 버전 2 업데이트에서 수정할 사항:

• 캡션 오타 수정: blacck, gfuturistic, sunset / full moon / palm trees potted plants
• 스케치 같은 배경 수정

🎉 이 LoRA는 제가 100개의 LoRA를 만드는 목표의 일부입니다.

📒 미러링

Modelslab 및 yodayo와 같은 몇몇 사이트가 제 모델을 봇으로 미러링하고 있다는 점을 인지했습니다. 특히 SeaArt는 다운로드 및 생성 횟수를 매우 크게 표시하고 있습니다.

1. 모델을 미러링하는 것은 괜찮습니다. civitaiarchive와 같은 사이트는 항상 그렇게 해왔습니다.

2. 사용자가 모델을 다운로드하는 것을 차단하고 유료 온라인 서비스로 유도하는 것은 문제가 됩니다.

3. 저작권을 주장하거나 사용자에게 생성물의 소유권을 부여하는 것은 문제가 됩니다. 이 모델은 오픈소스 기반으로, 제한된 소유권 데이터를 사용해 학습되었습니다. 누구도 — 심지어 저조차도 — 저작권을 주장할 수 없습니다. 단순히 출처를 명시하는 것만으로 충분합니다.