CuteCaption Ultra Instagram & OnlyFans LoRA
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모델 설명
CuteCaption 팀에서 제공합니다.
https://discord.gg/jbxqAaRw [CuteCaption은 Discord에서 베타 단계인 초현대적이고 엄청나게 사용자 정의 가능한 캡션 편집기 및 AI 컴퓨터 비전 데이터셋 스위트입니다.]
CuteCaption Ultra Instagram & OnlyFans LoRA
[최상의 결과를 위해 더블 블록 추론을 사용하세요.]
이것은 일반적인 LoRA가 아닙니다. 이 LoRA는 가능한 한 미학적으로 아름답고 기하학적으로 매력적인 형상을 생성하기 위해 설계된 선구적이고 세계적 수준의 데이터셋 커러레이션 과정의 정수입니다. 많은 데이터셋의 문제점은 과도한 보석이나 불필요한 액세서리가 자연스럽게 포함된다는 점입니다. 우리는 데이터셋을 깊이 재조정함으로써, LoRA가 기본적으로 이러한 요소들을 생성하지 않도록 보장합니다. 즉, "여성의 초상화"라고 프롬프트를 입력해도 불필요한 방해 요소가 나오지 않습니다. 이는 당신, 아티스트에게 최종적인 창의적 통제권을 제공합니다.
주요 기능
이전에 없던 제어력: 이 LoRA의 핵심은 사전 학습 커러레이션입니다. 650장 이상의 이미지를 정성껏 편집하여 보석, 액세서리, 문신, 배경의 산만한 요소들을 제거했습니다. 이로 인해 모델은 이러한 요소들을 생성하는 편향이 없으며, 주체가 착용하는 복장과 환경에 대해 최종적인 제어권을 제공합니다. 많은 데이터셋이 이러한 요소들을 기본적으로 포함하는 경향이 있는 반면, 이 방식은 LoRA가 기본적으로 이러한 요소들을 생성하지 않도록 보장합니다. 즉, "여성의 초상화"라고 프롬프트를 입력해도 불필요한 방해 요소가 나오지 않습니다.
데이터셋 (~1650장의 이미지): 약 25,000장의 이미지 카탈로그를 정리한 후, 특정한 초미학적 "분위기"와 공명하는 핵심 세트를 철저히 선별했습니다. 이는 양이 아니라 품질과 본질에 관한 것입니다. 우리는 아름다움을 이해하며, 당신을 위해 미학적 판단을 대신했습니다.
이중 스타일 유연성: 모델은 두 가지 명확한 스타일로 학습되었습니다.
Instagram 스타일: 1NST4GR4M으로 트리거되며, 최고 수준의 소셜 미디어 콘텐츠의 고전적이고 정제되고 매력적인 분위기를 연출합니다. 다양한 주체로 학습되어 단일 얼굴에만 치우치지 않습니다.
OnlyFans 스타일: 더 친밀하고 암시적인 장면을 위해, 이 태그는 모델의 NSFW 기능을 해제합니다. 약 150~300장의 이미지가 이 방식으로 태그되어, 자동으로 NSFW 콘텐츠를 생성하지 않고도 과감한 이미지를 생성할 수 있습니다.
"분위기" 생성기: "아름다운 여성"이나 "알몬드 모양의 눈" 같은 프롬프트가 필요 없습니다. 이 LoRA는 미학적 우수성에 기반하여 학습되었습니다. 단순히 "여성"이라고 프롬프트만 입력해도 데이터셋의 정제된 분위기를 완벽히 담아낸 인물을 생성합니다.
프롬프트 작성법 - 분위기 마스터하기
이 LoRA는 세밀하고 서술적인 캡션으로 학습되어 매우 높은 유연성을 제공합니다. 주요 트리거 단어는 1NST4GR4M입니다. 다른 키워드와 결합하여 모델을 안내하세요. 약 300장의 이미지로 학습된 비밀 모듈러 토큰 "0QMvzt"는 일반적인 디테일 수정자로 사용됩니다.
마스터 캡션을 깊이 분석한 결과, 프롬프트에 포함할 수 있는 가장 일반적인 토큰과 주제는 다음과 같습니다:
스타일 및 분위기
이 키워드들은 생성물의 전체적인 느낌을 정의하는 데 강력합니다.
핵심 스타일: Instagram 스타일, Instagram 스타일 셀피, OnlyFans 스타일
분위기: 유혹적, 자신감 있는, 매력적인, 고요한, 캐주얼한, 화려한, 친밀한, 장난스러운, 과감한
촬영 각도: Instagram 스타일 셀피, 셀피, 엉덩이 촬영, 복부 클로즈업, 뒤에서 촬영, 옆에서 촬영, 저각
신체 및 체형
모델은 신체적 묘사에 매우 민감합니다.
체형: 곡선형 체형, 날씬한 체형, 근육질, 피트한 체형, 운동선수형, 사과형, 풍만한 체형
주요 특징: 날씬한 허리, 넓은 엉덩이, 근육질 복부, 근육질 다리, 가슴, 엉덩이, 엉덩이
가슴: 큰 가슴, 풍만한 가슴, 중간 크기의 가슴, 작은 가슴
피부: 하얀 피부, 황갈색 피부, 탄 피부, 햇빛에 탄 피부, 연한 올리브색 피부, 검은 피부
의류 및 란제리
데이터셋은 다양한 특정 의류 스타일을 풍부하게 포함합니다.
수영복 (매우 흔함): 비키니, 스트링 비키니, 속옷, 원피스 수영복, 모노키니, 하이컷 수영복
란제리: 란제리, 레이스 란제리, 레이스 브라, 속옷, 가터벨트, 바디수트, 코르셋
의류: 크롭탑, 미니 드레스, 미니 스커트, 하이웨이스트 숏팬츠, 청바지, 투명 드레스, 레깅스
신발: 하이힐, 스니커즈
자세 및 행동
구성 요소를 안내하기 위해 모델이 하고 있는 행동을 묘사하세요.
흔한 자세: 자신감 있게 포즈 취하기, 유혹적인 자세, 어깨 너머로 바라보기, 팔을 치켜들기, 손을 머리에 얹기, 기대기, 무릎 꿇기, 편안히 누우기, 앉아있기, 뒤로 기대기
행동: 셀피 찍기, 샌더닝, 해변을 걷기, 웃기, 카메라를 바라보기
장소 및 환경
모델은 다양한 환경에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
해변 및 물가: 모래사장, 바다, 수영장 옆, 수영장 안, 요트, 보트 위, 열대 지방, 투명한 청록색 물
실내: 침실, 현대적인 거실, 발코니, 주방, 미니멀리즘 방, 어두운 조명의 방
실외: 푸른 식물, 정원, 바위 해안, 눈 덮인 숲, 야경의 도시 경치
사용 방법
시작하는 것은 간단합니다.
일반적인 Instagram 또는 OnlyFans 모델 프롬프트를 작성하세요. 더 구체적이고 풍부한 프롬프트가 최상의 결과를 이끕니다.
LoRA를 추가하고 프롬프트에 1NST4GR4M을 포함하세요. 원하는 결과를 얻기 위해 트리거 단어가 필요하지 않을 수도 있습니다.
권장 강도: LoRA 무게를 약 0.40에서 시작하여 실험해보세요. 1.0에 가까워질수록 결과는 달라질 수 있습니다.
중요 팁: 최상의 결과를 얻기 위해 프롬프트에 더블 블록을 사용하는 것이 매우 중요할 수 있습니다.
제작자의 여정: 분위기를 만드는 과정
우리의 여정은 2년 전부터 시작되었습니다. 이 프로젝트의 마법은 바로 데이터셋에 있습니다. DJ가 감각적인 '청각'을 갖듯, 모델을 커리어하기 위해서는 예민한 '시각'이 필요합니다. 저는 기하학적 미학에 깊이 연결되어 있고, 아름다움에 대한 이해 또한 더욱 깊습니다. 우리는 얼굴의 기하학적 차이가 인식에 극적으로 영향을 미친다는 것을 알고 있습니다. 이 LoRA는 바로 이러한 이해와 미학적 판단의 결과입니다.
이것은 단순히 "핫한" 사람들을 데이터셋에 채워넣는 것이 아닙니다. 여기에는 분위기가 있습니다. 우리는 25,000장의 전체 카탈로그에서 핵심 600장을 신중하게 선별했습니다. 이 핵심 분위기에 몰입하면서 데이터셋은 점차 공명하기 시작했습니다. 시간이 지나면서 단지 사진을 한 번 보는 것만으로도 그것이 어울리는지 '알 수' 있게 되었습니다. 몰입, 커리어, 미세한 정제의 피드백 루프 덕분에 데이터셋은 약 1650장의 이미지로 확장되었고, 각각은 완벽하게 맞아떨어지는 퍼즐 조각이 되었습니다. 모든 이미지가 중요하며, 약간이라도 의심스러운 것은 선별되지 않았습니다.
데이터셋 자체가 예술 작품입니다. Instagram, OnlyFans, Flickr, 심지어 오래된 하드 드라이브에서라도 시간을 초월한 완벽한 순간을 찾아내었습니다. 일부 저품질의 이미지조차도 포함되도록 선명하게 보정하고 정리했습니다. 우리는 캡션 작업에도 극도로 신경을 썼으며, LLM을 기반으로 하되 모든 항목을 수동으로 확인하여 실제 정확성을 확보했습니다.
이 disclaimer: 이 LoRA와 특히 데이터셋에는 엄청난 애정과 정성이 담겨 있지만, 완벽한 성능을 보장하거나 현재 시장에서 가장 훌륭한 Instagram/OnlyFans 모델이라고 주장하지는 않습니다. 우리는 다양한 학습 매개변수를 탐색해왔으며, 몇몇 매우 아름다운 결과를 얻었지만, 여전히 많은 테스트가 필요한 상황입니다. 데이터셋에는 엄청난 정성이 담겼지만, 여전히 개선의 여지가 있습니다. 우리는 이 모델을 출시하며, 충분한 피드백을 통해 버전 2를 출시하고자 합니다. 버전 2는 추가로 300장의 이미지를 커리어했고, 데이터셋에 영상도 포함하기 시작할 예정입니다.









