요리사 여러분, 안녕하세요!

아래의 “더 보기”를 클릭하여 이 모델을 사용하는 전체 가이드 및 팁을 읽어보세요.

저는 Promptnanimous이며, Chef’s Basted Breasts는 제 두 번째 믹스입니다.

이 모델은 제 베이스 모델인 Chef's Matrix Chair를 기반으로 한 믹스입니다. Chef’s Basted Breasts는 다양한 애니메이션 및 디지털 일러스트레이션 스타일의 여성 NSFW 이미지를 생성하는 데 훨씬 더 특화되어 있습니다.

제 가이드와 모델을 즐기셨다면, 저를 팔로우하고 친구들과 모델을 공유하며 ko-fi로 저에게 커피 한 잔 사주시면 감사하겠습니다. 향후 추가 모델, 가이드 및 샘플 이미지를 게시할 예정입니다!

Chef’s Basted Breasts 샘플 이미지

제 모든 샘플 이미지는 txt2img 및 hires.fix로 생성되었습니다. 일부는 특정 프롬프트에 추가적인 스타일을 부여하거나 특정 요소를 제어하기 위해 lora/lycoris/loha를 사용했습니다. lora 없이도 모델은 매우 잘 작동합니다.

아래는 다양한 매체, 주제 및 스타일에서 1,000장 이상의 이미지를 생성한 후 제 관찰을 바탕으로 한 이 모델의 특징입니다. 이 목록보다 더 좋거나 나쁘게 작동할 수 있으며, 어떤 경우든 알려주시면 학습하고 개선하겠습니다!

강점:

• 아름다운 여성

• 레트로 애니메이션 (저는 “1990년대 애니메이션”이라는 프롬프트를 자주 사용하며 매우 훌륭한 결과를 얻습니다)

• 아티스트의 스타일

• 스타일 혼합

• 색상

• 반실재주의

• 각도 (위에서 보는 시점, 전신, 초상화 등)

보통 잘 작동함:

• Danbooru 토큰

• 포즈 (이 부분은 더 나은 결과를 얻기 위해 항상 ControlNet을 사용할 수 있습니다)

• 일부 영화 및 TV 쇼의 스타일 (샘플 이미지에 알려진 예시 참조)

• NSFW 행동 (특수 lora나 임베딩을 사용해야 할 수 있으며, 결과는 상황에 따라 다릅니다)

약점:

• 손 (좋은 프롬프트를 찾은 후 good hands beta lycoris를 적용해보세요)

• 물건을 들고 있는 장면

• 동물(성공 여부가 불확실함. “dog” 같은 단어는 잘 작동하지 않지만 “great dane”은 작동함)

• 사진적 현실감 — 이 체크포인트는 사진적 현실감을 목적으로 설계되지 않았습니다

저와 유사한 결과를 얻지 못하고 있다면 아래를 시도해보세요:

1. 이미지 메타데이터에 기재된 설정과 동일한지 확인하세요. VAE, Clip Skip, 업스케일러, 디노이징 강도, 토큰 결합 설정 등 모든 설정이 일치해야 합니다.

2. 의도치 않게 추가 확장 프로그램/어드온을 사용하고 있지 않은지 확인하세요. ControlNet이 비활성화되어 있는지 확인하세요.

3. 배경이나 캐릭터 세부사항을 변경하면서도 “스타일”을 유지하려면 프롬프트 토큰의 순서를 너무 많이 바꾸지 마세요. 프롬프트를 최소한으로 수정함으로써 캐릭터와 배경 세부사항을 달리해도 유사한 스타일의 이미지를 얻을 수 있습니다.

4. 얼굴이 주된 차이라면 제가 adetailer를 사용한 이미지를 선택했을 가능성이 높습니다. adetailer를 활성화(아직 설치하지 않았다면 먼저 설치)하고, 이미지 메타데이터에 포함된 추가 adetailer 설정을 복사하세요.

5. 저는 xformers를 사용하므로 동일한 시드를 사용해도 일부 미세한 세부사항에서 비결정적 결과가 나옵니다. 이미지가 매우 미세한 차이를 제외하고 거의 동일하다면 이것이 이유입니다. 이는 xformers의 특성상 해결할 수 없습니다.

6. 위의 방법이 모두 도움이 되지 않는다면 메시지를 주세요. 최선을 다해 도와드리겠습니다.

자주 사용하는 생성 설정

특정 결과를 재현하려면 샘플 이미지를 참고하세요. 일반적으로 모델을 탐색할 때 아래 설정을 사용하고 원하는 대로 조정하세요.

신속한 프롬프트 실험을 위한 속도와 품질의 균형 잡힌 설정:

• VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors

• Clip Skip: 1

• Sampler: UniPC 또는 DPM++ 2M Karras

• Steps: 40

• Height: 512

• Width: 768

• CFG: 6~8

• Hires. Fix: 예 (세부사항의 선명도를 희생하고 더 빠르게 원한다면 “아니요”로 설정 가능)

• Hires Steps: 20 또는 25

• Denoising Strength: 0.45 - 0.55 (제가 얼마나 성급한지에 따라 다름 — 더 빠르게 원하면 낮게 설정)

• Upscale by: 1.5

• Upscaler: Latent (bicubic antialiased) 또는 4x_fatal_anime_ 500000_G 또는 4x_foolhardy_Remacri

• Token merging ratio: 0.5

최대 품질을 목표로 하되 느린 설정 (위 설정으로 좋은 결과를 찾은 후 사용):

• VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors

• Clip Skip: 1

• Sampler: DPM++ SDE Karras

• Steps: 25

• Height: 512

• Width: 768

• CFG: 6~8 (일부 프롬프트는 원치 않는 아티팩트 없이 더 놀라운 효과를 위해 더 높게 설정 가능)

• Hires. Fix: 예

• Hires Steps: 20

• Denoising Strength: 0.45–0.55 (0.45에 가까우면 “부드러운” 느낌, 0.55에 가까우면 “선명한” 느낌)

• Upscale by: 2

• Upscaler: Latent (bicubic antialiased) 또는 4x_fatal_anime_ 500000_G 또는 4x_foolhardy_Remacri

• Token merging ratio: 0.5

무작위 팁

위에서 언급했듯이, 반복 실험과 고화질 이미지 배치 생성 시 다른 설정을 사용합니다. 속도와 품질 사이의 타협이 존재합니다. 느린 실험은 좋지 않으며, 50% 이상이 원하는 결과일 것이라 판단되면 배치 생성을 기다리는 데 주저하지 않습니다.

때로는 good hands beta lycoris와 detail tweaker lora를 추가로 사용합니다. lora는 생성 속도를 늦추므로, 특정 lora의 기능을 테스트하는 경우를 제외하고는 반복 실험 중에는 사용하지 않으려 합니다.

이 모델로 좋은 결과를 얻기 위해 부정적 TIs는 일반적으로 불필요하지만, 저는 종종 일부를 사용하며 매우 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. 사람을 포함한 사진적 현실감을 추구할 때 [CyberRealistic Negative](https://civitai.com/models/77976?modelVersionId=82745)와 [SkinPerfection Negative v1.5](https://civitai.com/models/104444?modelVersionId=124580)를 함께 사용하는 것을 좋아합니다. 그 외에도 [verybadimagenegative v1.3](https://civitai.com/models/11772), [bad-hands-5](https://civitai.com/models/116230?modelVersionId=125849), [aid28](https://civitai.com/models/16807?modelVersionId=49129), [badv5](https://civitai.com/models/16807?modelVersionId=36538), [deformityv6](https://civitai.com/models/16807?modelVersionId=53718), [bad\_pictures](https://civitai.com/models/23178?modelVersionId=27684), [bad-picture-chill-75v](https://civitai.com/models/17083?modelVersionId=20170) 등 여러 부정적 TIs를 조합하여 사용합니다. 실수로 빠뜨린 것도 있을 수 있습니다.

부정적 TIs에 "en_" 문자가 포함되어 있다면, 아직 공개되지 않은 커스텀 부정적 TIs 세트에서 온 것입니다. 충분한 수요가 있다면 제작자에게 공개해달라고 요청하거나 대신 공개할 계획입니다.

색상을 제어하려면 부정적 프롬프트에 “greyscale”를 사용하여 주의도 조정하세요.

더 흥미로운 결과를 얻으려면 부정적 프롬프트에 “symmetry”를 사용하고, 주의도를 1.3으로 설정하는 것을 추천합니다.

주체의 체형을 제어하려면 부정 또는 긍정 프롬프트에 “plump”를 사용하세요.

얼굴 특징: 모든 얼굴이 똑같이 보인다면, 의식하지 못한 채 얼굴 형태에 영향을 미치는 토큰을 사용하고 있을 가능성이 높습니다. 이 문제를 해결할 수 있는 방법은 많지 않으며, 얼굴 특징을 “고정”하는 토큰을 찾아내는 데 시간을 투자해, 그 토큰을 프롬프트 편집을 통해 지연시키는 것([token:0.3]처럼)이 유일한 방법입니다.

위의 내용은 lora에도 적용됩니다(프롬프트 편집은 lora에는 적용되지 않음). 때때로 lora가 의도한 범위를 넘어서 다른 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 생성 결과에 예상치 못한 특징이 나타나고 부정 프롬프트로 해결되지 않는다면, 사용 중인 lora가 원인일 수 있습니다. lora에 따라 원치 않는 특징을 “수정”할 수 없는 경우도 있습니다.

프롬프트에 사용하는 토큰 수를 가능한 한 적게 유지하세요. 필수는 아니지만 도움이 됩니다. 많은 토큰을 사용해도 멋진 결과를 얻을 수 있지만, 균형을 맞추기 어려우며 토큰이 많아질수록 75개씩 묶여 유니트에 전달되는 청킹 로직 때문에 결과가 예상치 못하게 급격히 변할 수 있습니다.

저에 대해

저는 약 12개월 동안 StableDiffusion v1.5 모델과 Automatic1111을 매일 사용해 5만 장 이상의 이미지를 생성하며, 빠른 반복을 통해 프롬프팅 기술과 설정에 대해 배우려 노력했습니다.

제 전문 분야는 img2img나 inpainting과 같은 다른 기법을 사용하지 않고, 오직 txt2img와 hires.fix만으로 모델의 최고 결과를 끌어내는 것입니다. 고품질 이미지를 얻을 수 있는 훌륭한 설정을 찾아내는 단순성과 효율성을 즐깁니다. 또한 lora는 생성 속도를 늦추기 때문에 가급적 사용하지 않으나, 특정 스타일이나 good hands beta, detail tweaker 같은 보정용 lora를 사용할 때는 예외적으로 사용합니다.

제 가이드와 모델을 즐기셨다면, 저를 팔로우하고 친구들과 모델을 공유하며 ko-fi로 저에게 커피 한 잔 사주시면 감사하겠습니다.

향후 추가 모델, 가이드, 샘플 이미지를 게시할 예정입니다!