平塚静-shizuka hiratsuka- yahari ore no seishun lovecome wa machigatteiru

업데이트 4.0. 더 낮은 데이터로 더 나은 캐릭터를 만듭니다.

모든 버전이 다릅니다. 어떤 버전이 더 좋은지 판단하기 어렵습니다. 우선 샘플 이미지를 확인하거나 사용해 보세요. 대부분의 경우 샘플 이미지의 품질을 얻으려면 hires fix가 필요합니다.

업데이트된 SDXL. 완벽하지는 않지만 새로운 기술의 일부입니다.

이번에는 애니메이션 이미지가 부족하여 조정이 어렵기 때문에 AI 생성 이미지를 많이 사용했습니다. 이유는 불분명하지만, 학습 후에는 위조 모델(Counterfeit)에서만 실행 가능합니다(이로 인해 캐릭터가 실제로보다 더 어린 듯 보입니다). 다른 애니메이션 모델도 몇 가지 있지만, 대부분은 그렇지 않습니다. 아마도 원인을 파악해 볼 수도 있고, 아닐 수도 있습니다. 이상하게도 다시 테스트해 보니 다른 체크포인트 모델에서도 작동합니다. 아마 버전 혼동을 한 것일지도 모르겠네요. 어쨌든 선호하는 체크포인트 모델에서 시도해 보세요.

NSFW 부분, 신체 비율 및 눈의 형태에 일부 문제는 있을 수 있지만, 일부는 체크포인트 모델의 문제일 수 있다고 생각합니다. adetailer와 같은 플러그인을 사용하면 마지막 문제를 해결할 수 있습니다.

위에 열거된 문제들이 있을지라도 높은 가중치(1.0까지도 가능)를 사용할 수 있습니다. 블록이나 다른 방법을 사용하면 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

업데이트된 3.0a. 이 버전은 단지 애니메이션 이미지만 사용하고 하드 트레이닝을 수행합니다. 매우 강하게 학습된 '하드' 모델이므로 조작하기 어렵고, 캐릭터 복원을 목적으로 합니다. 따라서 3.0b는 여전히 제가 추천하는 버전입니다. 다만 3.0b로 생성한 이미지에 만족하지 못하거나, LoRA Block Weight를 사용할 수 있다면 그보다 나은 선택이 될 수 있습니다. LoRA Block Weight를 사용한 예시 이미지가 있어 성능을 확인할 수 있습니다.

AI 생성 이미지가 필요 없이 새로운 학습 방식을 사용합니다. 3.0b 업데이트, 낮은 에포크를 사용하여 약간 더 적은 학습을 수행하는 전용 버전입니다. 기초 버전인 3.0에는 일부 문제가 있지만 곧 공개될 예정입니다.

S2 및 S3 애니메이션 캐릭터 디자인을 기반으로 캐릭터의 안정성을 높였습니다.

전신보다는 데칼코마니(상반신)에 더 잘 작동합니다. 애니메이션에는 전신 자료가 거의 없기 때문입니다. 이 경우 낮은 가중치와/또는 hires fix를 사용해 보세요. 프롬프트를 적절히 사용한다면 매우 낮은 가중치에서도 여전히 충분히 잘 작동합니다.

너비 < 높이인 이미지에 더 잘 작동합니다. 이는 자료의 주요 부분이기 때문입니다.

위의 이유와 NSFW 사용을 고려해 원본 버전으로 학습된 일부 NSFW 이미지가 추가되었습니다. 그러나 일부 새로운 문제, 예를 들어 눈 색이 약간 어울리지 않는 문제가 발생했습니다. 또한 원본 버전의 NSFW 문제는 낮은 가중치를 사용하면 여전히 처리할 수 있음을 발견했습니다. 따라서 원본 NSFW 미포함 버전(거의 전적으로 애니메이션 기반)도 공개할 가능성이 있습니다.