PhotoPedia XL
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모델 설명
PhotoPedia XL 📷
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고화질 이미지를 얻으려면 아래 정보를 읽어주세요 (더 보기 클릭)⬇
2023년 1월 7일 - 모델을 미세 조정할 데이터셋을 아직 구성 중입니다. 현재 약 700장의 사진을 보유하고 있으며, 추가로 더 많은 사진을 준비할 계획입니다.
❗ 업데이트 - 2023년 12월 11일
4.5 버전이 출시되었습니다. 결과에 매우 만족합니다!
이 버전에는 MBW를 매우 많이 사용했습니다. 이 정도까지 오기 위해 30회 이상의 병합을 반복했습니다.
- 이미지를 오른쪽 클릭해 새 탭에서 열고 크게 확대하여 세부 사항을 확인할 수 있습니다.
손/눈 관련 이슈를 개선했습니다. 눈은 훨씬 나아졌고, 손도 개선되었습니다. 그러나 여전히 일부 비정상적인 결과가 생성될 수 있습니다.
전반적인 느낌이 약간 변경되었습니다.
모델 정보를 수정했습니다.
병합 레시피는 페이지 하단에 있습니다.
4.5용 생성 파라미터 및 추천 사항을 업데이트했습니다.
곧 추천 리소스 링크와 추가 정보를 게시할 예정입니다.
곧 더 많은 갤러리를 게시할 예정이니 주목해주세요.
📣 생성 파라미터 및 추천 사항 (4.5 기준)
ℹ️ 4.5 버전의 이미지는 아래 설정으로 생성했습니다
해상도: 1024/1024 - 1024/576 - 576/1024 - 보통 1024/1024를 사용합니다.
샘플러: DPM++ 2S a Karras (4.5에서 주로 사용)
스텝: 40 - 더 낮출 수 있습니다.
CFG: 4-9 - 평소보다 낮추었습니다. 보통 4-5를 사용합니다.
Hires 기능을 활성화한 채 이미지를 생성하세요.
Hires 확대: 1.5
Hires 스텝: 15-20
Hires 노이즈 제거: 약 0.6
확대기: 4xLSDIRplusC
Extras로 보내기. 1.5배 확대 후, 확대된 이미지를 다시 Extras로 보내고 다시 1.5배 확대합니다. 보통 배치로 실행합니다.
1차 확대: 4x Foolhardy Remacri - Extras 탭에서 1.5배 확대
2차 확대: 4x NKMD Superscale
ADetailer, 네거티브 임베딩, LoRA는 사용하지 않았습니다.
ℹ️ 주 프롬프트
사진 촬영, 사진 스튜디오, RAW 사진, 에디토리얼 사진, 필름 스톡 사진, 시네마틱, 포즈, 아마추어 사진, 아날로그, raw, f2, 35mm, (아마추어 사진), 플래시 촬영, 오래된 카메라로 촬영, 편지지, 8k, 매우 상세함, (고화질, 최고 품질:1.3), 극고해상도, 필름 그레인, 네덜란드의 키키, 길이가 허리까지 오는 (자주색 머리카락:1.2), ((매크로 렌즈)), 어두운 분위기, ((눈에 집중)), 여성스러운 표정, 사진, DSLR, 35mm, Fujifilm Superia Premium 400, Nikon D850 필름 스톡 사진, Kodak Portra 400 f1.6 렌즈, 8k, UHD
ℹ️ 네거티브 프롬프트
(최저 품질, 저화질:1.4), 일러스트, 3d, 2d, 그림, 만화, 스케치, 흐림, 흐릿함, 블러, 보케, 불명확, 그레인, 저해상도, 다운샘플링, 알리아싱, 디더링, 왜곡, jpeg 아티팩트, 압축 아티팩트, 과노출, 고대비, 나쁜 대비, 나쁘게 그려짐, 잘림, 프레임 밖, [비정상, 변형, 어깨끈], ((변형된 홍채, 변형된 동공:1.4)), (신체적 비정상:2), (관절 불균형:2), (사지 불균형:2), 비정상, 변형, 나쁘게 그려진 손, 나쁘게 그려진 발, 나쁘게 그려진 얼굴, 프레임 밖, 돌연변이, 돌연변이된, 추가 사지, 추가 다리, 추가 팔, 무표정한 눈, 불일치하는 눈, 나쁜 해부학, 서명, 워터마크, 아티스트 이름, 텍스트, 오류
먼저 네거티브 프롬프트 없이 생성을 시도해보세요. 저는 개인적으로 각 네거티브의 영향을 하나하나 테스트할 만큼 게으르지 않으며, 현재 프롬프트만으로도 충분히 잘 나옵니다 x)
더 많은 요소를 추가하기 전에 매우 간단한 프롬프트로 생성을 시도해보세요.
ℹ️ 출력을 바꾸기 위해 네거티브 임베딩이나 LoRA를 사용하지 않았습니다. 사용해야 할까요? 항상 말하듯이, 자유롭게 실험해보세요. 일부 네거티브 임베딩은 모델과 매우 잘 어울릴 것이라 확신합니다. 저는 보통 너무 많이 사용하지 않으려 합니다.
ℹ️ 인페인팅
제가 거의 사용하지 않습니다. 대부분의 생성 결과가 (가끔 발생하는 나쁜 결과를 제외하고) 만족스럽기 때문입니다. 단, 특정 이미지에 매우 만족하고 일부 오류를 고치고 싶을 때만 사용합니다.
ℹ️ 사이트 내 생성
테스트를 별로 하지 않았습니다. 현재 추천 사항은 없습니다. 저는 SD를 로컬에서 실행합니다.
제 A1111 설정
• 버전: v1.6.0 • python: 3.10.6 • torch: 2.0.1+cu118 • xformers: 0.0.20 • gradio: 3.41.2
제 하드웨어
• Intel(R) Core(TM) i7-13700KF 13세대 / 24코어 / 5.4 GHz
• NVIDIA GeForce RTX 4070 / 12GB
• RAM 32GB / 5200MHz
추가 계획
업데이트 예정
ℹ️ 라이선스 및 사용
이 모델은 누구나 사용할 수 있으며, CreativeML OpenRAIL-M 라이선스에 따라 권리와 사용 조건이 명시되어 있습니다.
1. 이 모델을 의도적으로 불법적이거나 해로운 출력물이나 콘텐츠를 생성하거나 공유하는 데 사용할 수 없습니다.
2. 저자는 귀하가 생성한 출력물에 대한 모든 권리를 주장하지 않으며, 귀하는 이 출력물을 자유롭게 사용할 수 있으며, 그 사용은 라이선스에 명시된 조건을 위반해서는 안 됩니다.
3. 가중치를 재배포할 수 있습니다. 재배포할 경우, 라이선스와 동일한 사용 제한을 포함하고, 수정된 CreativeML OpenRAIL-M 라이선스 사본을 모든 사용자에게 제공해야 합니다(라이선스 전체를 꼼꼼히 읽어보세요).
귀하는 다음 목적으로 모델 또는 모델의 파생작을 사용하지 않기로 동의합니다:
적용되는 모든 국가, 연방, 주, 지방 또는 국제 법령 및 규정을 위반하는 방식으로
아동을 착취하거나 해치거나, 착취하거나 해치려는 목적을 위해
타인을 해치기 위해 확인 가능한 허위 정보 및/또는 콘텐츠를 생성하거나 유포하기 위해
개인을 해칠 수 있는 개인식별정보를 생성하거나 유포하기 위해
타인을 명예훼손, 비하, 또는 괴롭히기 위해
개인의 법적 권리를 부정적으로 영향을 미치는 완전한 자동 의사결정을 위해, 또는 계약적이고 시행 가능한 의무를 생성하거나 수정하기 위해
온라인 또는 오프라인 사회적 행동이나 알려진 또는 예측된 개인적 또는 성격적 특성을 기반으로 개인 또는 집단을 차별하거나 해치려는 목적을 위해
특정 집단의 사람들의 나이, 사회적, 신체적, 정신적 특징에 기반한 취약점을 착취하여, 그 집단에 속한 개인의 행동을 물리적 또는 심리적 해를 초래하는 방식으로 왜곡하기 위해
법적으로 보호된 특성 또는 범주를 기준으로 개인 또는 집단을 차별하거나 해치려는 목적을 위해
의료 조언 및 의료 결과 해석을 제공하기 위해
사법, 법 집행, 이민 또는 망명 절차에 사용될 정보를 생성하거나 유포하기 위해(예: 텍스트 프로파일링, 문서의 진술 사이의 인과관계 추론, 무차별적이고 임의적 대상화를 통한 사기/범죄 발생 예측 등)
이 모델의 비윤리적 사용으로 인해 발생하는 모든 법적 책임은 귀하에 있습니다.
이전 정보
💭 병합의 최종 목표는 현실감을 높이는 것이지만, 제공된 모든 버전을 시도해보시기를 권장합니다. 약간의 차이가 있지만, 특정 버전이 여러분의 눈에 더 잘 어울릴 수 있습니다. 저는 아직 어떤 버전이 가장 마음에 드는지 결정하지 못했고, 각각이 고유한 매력이 있습니다.
📣 생성 파라미터 및 추천 사항 (v4 및 이전 버전 사용)
ℹ️ 대부분의 이미지는 아래 설정으로 생성했습니다
샘플러: 여러 가지를 사용했습니다. DPM++ 2S a Karras를 시도해보세요.
스텝: 65 - 샘플러에 따라 더 낮추거나 높일 수 있습니다.
CFG: 9 - 이 값은 낮추는 것이 좋을 수 있습니다.
Hires 확대: 1.5
Hires 스텝: 15-20
Hires 노이즈 제거: 약 0.5
확대기: ESRGAN 4x / 4xUltraSharp
이 병합 버전에는 ADetailer를 사용하지 않았지만, 문제가 있었습니다. 그래도 추천합니다.
생성된 이미지를 인페인팅하지 않았습니다.
네거티브 임베딩은 사용하지 않았습니다. 어떤 것이 가장 마음에 드는지 직접 테스트해보시기를 권장합니다. 일부는 다른 것보다 이미지를 더 크게 변화시킬 수 있습니다.
Detail Tweaker LoRA를 보통 0.3 정도로 사용했습니다.
A1111 Extras 탭에서 확대
또는
A1111 외부에서 확대 - Waifu2x GUI 사용
ℹ️ 프롬프트 예시
--주체--가 --행동-- 하는 아마추어 사진 / --착용한 옷--. 아날로그, raw, 편지지, 카메라를 바라봄, (측면:1.2), 세부 피부 텍스처, 자연스러운 피부 텍스처, 완벽한 눈, 완벽한 홍채, 고세부 눈, 세부 홍채, 세부 옷감 텍스처, 세부 얼굴 특징, 미학적, 심도의 흐림, 시네마틱 조명, (고화질, 최고 품질:1.3), 극고해상도, Kodak Portra 400 카메라 f1.6 렌즈, Fujifilm Superia Premium 400, Nikon D850, <lora:add_detail:0.33>
📌 병합 정보 / 레시피
1️⃣ 타입 1 ✔️첫 번째 병합
YamerXL + Fuduki + RealityCheck = M2 ( 3 Sum / Normal / MBW )
CrystalClearXL + CherryPickerXL + MiaModelXL = M3 ( 3 Sum / Normal / MBW )
M1 + M2 + M3 = M4 ( 3 Sum / Normal / MBW )
Yamer + M4 = PhotoPedia XL Type1 ( Weight Sum / Train Diff / MBW )
2️⃣ 타입 2 ✔️디지털과 사실적 사이의 정교한 블렌딩
RealCartonXL + RealVisionXL = M21 ( Sum Twice / Normal / MBW )
PhotoPedia XL + M21 + M22 = M23 ( Sum Twice / Normal / MBW )
M23 + M21 + M22 = PhotoPedia XL Type 2 ( 3 Sum / Normal / MBW )
3️⃣ 타입 3 ✔️현실감 증가 / 약간 더 NSFW
PhotoPedia 1 + XXMixXL + PhotoPedia 2 = PP1 ( 3 Sum / Normal / 0.45A - 0.27B )
PhotoPedia 2 + PP1 + RealVisionXL = PP2 ( Sum Twice / Normal / 0.57A - 0.32B )
PhotoPedia 2 + LEOHello + RealVisionXL = PP3 ( Sum Twice / Normal / MBW )
PhotoPedia 2 + Devil + JuggXL5 = PhotoPedia XL Type 3 ( Add diff / Normal / 1.0 A )
4️⃣ Step 4 - ✔️ 수동 MBW
PhotoPedia 3 + JuggXL5 = PE1 ( Weight Sum / cosineA / MBW )
alpha,beta : ( 0.8, 0.25 )
- weights_alpha : [ 0.7, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.5, 0.5, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2, 0.4, 0.9, 0.8, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7 ]
PE1 + RealVisionXL + PE1 = PE2 ( Sum Twice / cosineA / MBW )
alpha,beta : ( 0.8, 0.25 )
weights_alpha : [ 0.7, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.5, 0.5, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2, 0.4, 0.9, 0.8, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7 ]
weights_beta : [ 0.5, 0.4, 0.6, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.5, 0.4, 0.5, 0.5, 0.6, 0.4, 0.6, 0.6, 0.3, 0.7, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ]
PE2 + JuggXL5 + PE2 = PE3 ( Sum Twice / cosineA / MBW )
alpha,beta : ( 0.8, 0.25 )
weights_alpha : [ 0.7, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.5, 0.5, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2, 0.4, 0.9, 0.8, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7 ]
weights_beta : [ 0.5, 0.4, 0.6, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.5, 0.4, 0.5, 0.5, 0.6, 0.4, 0.6, 0.6, 0.3, 0.7, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ]
PE3 + RealVisionXL = PhotoPedia XL Type 4 ( Weight Sum / cosineA / MBW )
MBW - RING08_5
- 가중치: [ 0.2, 0 ,0, 0, 0.3, 0.3, 0.4, 1, 1, 1, 0.3, 0.4, 0.4, 1, 0.8, 1, 1, 0.4, 0.2, 0.2 ]
처음에는 이 단계에서 AutoMBW를 테스트하려 했지만, 너무 오래 걸려서 나중으로 미루기로 결정했습니다. 대신 수동 블록 편집을 사용했습니다.
가중치가 어이없어 보이더라도, 실제로 그렇습니다 x) 전반적인 품질이 향상된다면 충분합니다!
5️⃣ 단계 5 작업 중 / 출시 전 / 결국에는 하겠습니다
- PhotoPedia XL Type 4 + LCM / Turbo ?
6️⃣ 단계 6 출시 전 / 일정 미정
❗ 향후 - 자체 데이터셋에서의 추가 세부 조정 가능성