Wan2.2 - Korean Women
세부 정보
파일 다운로드
이 버전에 대해
모델 설명
2025-09-06
마침내 Seoullina v2.1를 공개합니다.
이 버전은 작은 빠른 수정판으로 계획했지만, 몇 가지 일이 생기면서 지연되었습니다.
솔직히, 결과에 만족하지 못합니다.
주요 문제는 피부 텍스처가 v1.0에 가까운 형태로 되돌아갔다는 점입니다. 일부 분들이 댓글에서 보셨을 수도 있지만, 제 SSD가 완전히 고장났습니다. 데이터 복구가 불가능해서 새 SSD만 받았고, 최선을 다해 데이터셋을 다시 구축하고 v2.0의 외형을 재현하려 했지만, 완벽히 맞추지 못했습니다.
그런데 유방 물리학 버그는 수정된 것 같습니다.
이 모든 과정이 길었으니, 요약만 보고 싶으신 분은 이 버전에 대해 섹션으로 건너뛰세요.
2025-08-26
Seoullina v2.0을 출시한 후 몇 가지 문제를 발견했습니다.
가장 큰 문제는 캐릭터가 완전히 정지해 있어도 유방 물리학이 뛰는 버그입니다.
처음 이 현상을 봤을 때 얼마나 웃었는지 몰라요.😂😂
제 추측으로는, 강하게 양자화된 모델, 낮은 해상도, 또는 유방이 노출되었을 때 발생하는 것 같지만, 저는 완전히 놓쳤습니다. 이 문제에 대해서는 kyo55966933님이 갤러리에 업로드한 동영상을 참고해주세요 (동영상 감사합니다!)
이 문제를 조사하고 v2.1 버전 준비를 시작하겠습니다.
2025-08-24
먼저, 갤러리에 자신의 작업물을 공유해주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다. 결과가 정말 놀라워요!
Seoullina v2.0에 대해 훈련 프로세스에 몇 가지 중요한 업데이트를 적용했습니다.
이전에는 저의 선호 방식이 저노이즈 모델만 훈련하고, Wan 2.1 Self-forcing LoRA를 높은 강도(예: 2)로 사용하는 것이었습니다. 이 방식은 훌륭한 이미지 품질을 제공했지만, 이제는 이 높은 강도가 변형 문제의 주요 원인임을 깨달았습니다.
그러나 더 나은 결과를 내는 방법을 발견했습니다. 고/저 모델을 함께 훈련하고 Wan 2.2 Self-forcing LoRA(link1, link2)를 사용하면, 변형 문제가 크게 개선되었습니다.
훈련 데이터셋도 수정되었습니다.
Flux로 생성된 이미지들의 덜 사실적인 피부 텍스처가 때로는 바람직하지 않다는 점을 인지하게 되었고, 이를 해결하기 위해 데이터셋을 업데이트했습니다. 그 결과 캐릭터의 외형이 v1.0과 달라졌습니다.
원래 목표는 허구의 캐릭터를 창조하는 것이므로, 이 변화는 긍정적인 진전이라고 생각합니다.
권장 사항
Wan 2.2 Self-forcing LoRAs(고/저) 필수!
샘플러: euler
스케줄러: beta
Shift: 8+
스텝: 4+
CFG: 1?
2025-08-11
Busansuji 버전이 출시되었습니다.
Seoullina v1.0에서는 변형 문제가 있었습니다.
이 문제를 고치고 싶었지만, 고/저 모델 모두 훈련해도 발생하므로 정확한 원인을 파악하지 못했습니다.
Busansuji v1.0에서는 이 문제를 최소화할 것으로 예상되는 모델을 선택했습니다.
최적의 데이터셋 구성법을 찾기 위해 다양한 접근법을 계속 실험할 계획입니다.
Self-forcing LoRA에는 wan 2.1 64-rank 모델(/model/1585622?modelVersionId=2014522)를 사용하는 것을 권장합니다.
고 모델의 강도는 2, 저 모델의 강도는 1로 설정하세요.
또한 최상의 결과를 위해 euler 샘플러를 사용하는 것을 권장합니다.
이 LoRA에 대해
우선, 훈련에 Diffusion-pipe를 사용했습니다.
Wan 2.2가 출시된 직후 툴을 빠르게 업데이트해준 tdrussell님께 진심으로 감사드립니다.
Flux.D 모델로 총 206장의 이미지를 제작하며, 다양한 조건을尽可能 포함하려 노력했습니다.
예를 들어, 낮, 밤, 실내, 클럽 장면 등 다양한 조명을 사용했고, 근경, 중경, 원경 촬영을 혼합했습니다.
하지만 카메라 각도 측면에서는 부족함이 있다는 것을 알고 있습니다.
더 다양하고 다채로운 각도의 데이터를 구성하지 못한 것이 아쉽습니다.
다만, 새로운 wan2.2 모델의 카메라 이동이 향상되었기 때문에, 이 점은 극복될 수 있을 것이라 생각합니다.
사용법
LoRA를 고/저 모델 모두에 적용해주세요.