ONE FOR ALL «Kawaii»
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이 버전에 대해
모델 설명
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이 모델의 개념은 단일 모델로 당신이 가장 광범위한 기능을 사용할 수 있게 하는 것입니다. 오늘날 SD 1.5에서는 "스위스 군용 칼"과 같은 모델을 완전히 구현하는 것이 100% 불가능하지만, 잘 훈련된 모델들을 체계적으로 병합함으로써 특정 카테고리 내에서 광범위한 기능을 제공할 수 있습니다.
ONE FOR ALL 모델은 단순한 프롬프트뿐 아니라 복잡한 프롬프트에도 잘 작동합니다. 게다가 모든 종류의 LoRA와 우수한 호환성을 제공하여 다양한 가능성을 확장합니다. 제가 목표로 하는 것은 시간과 디스크 공간을 절약할 수 있는 ONE FOR ALL 솔루션을 제공하는 것입니다.
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이 «KAWAII» 시리즈에서는 4가지 모델 중 선택하실 수 있습니다:

이러한 스타일을 만들 수 있습니다:

이 모델은 다음 분야에 특화되어 있습니다:
비슈조; 귀여움; 치비; 애니메이션.
놀라운 배경을 가진 간단하고 만능의 카와이 모델입니다.
그러나 이는 ONE FOR ALL 모델이므로, 당신은 더 많은 것을 할 수 있습니다!!
하나의 프롬프트:
one woman, evening, purple n white dress, river, purple lily, smiling
모든 가능성을 위한 프롬프트:
(2.5D) || (anime) || (realistic) || (furry art) || (cartoon) || (3D) || (chibi) , "여기에 프롬프트 입력"
⟬ 이 모델은 다양한 스타일로 훈련되었지만, 모델의 특화 분야와 한계를 인지하고, 결과는 프롬프트, 이미지 크기, 샘플링 등에 따라 달라질 수 있음을 기억하세요. ⟭
«DPO 버전(버전 3 및 최종)에 대한 참고사항»
이 버전 3은 수많은 훈련과 테스트의 결과입니다. 저는 이 버전이 SD 1.5 모델의 최종판이라고 자부합니다. 기반으로 사용한 특수 훈련 모델 외에도, 다른 훈련된 모델들을 통합했기 때문에 이 버전은 '완전히 재훈련된 모델'이 아니라 '병합 모델'로 분류됩니다.
이 버전에는 혁명적인 훈련 시스템인 DPO - Diffusion-DPO가 도입되었습니다. 이는 최근 개발된 Direct Preference Optimization(DPO)에서 파생된 것으로, 인간 선호도를 기반으로 분류 목표 하에 정책을 직접 최적화하는 RLHF의 간단한 대안입니다.
이것이 무엇을 의미하나요? DPO로 훈련된 모델은 조정되지 않은 모델보다 더 높은 품질의 이미지를 생성하며, 특히 프롬프트에 대한 정확한 준수에 큰 비중을 둡니다. 이 모델은 다른 미세 조정된 Stable Diffusion 모델보다 더 우수한 프롬프트 준수 능력을 제공합니다.
프롬프트에 주의하세요!
DPO를 사용함에 따라 버전 3은 프롬프트에 훨씬 더 민감해졌습니다. 버전 1부터도 언어적 프롬프트 사용이 가능했지만, 버전 3은 DPO 통합으로 이 수준을 한층 더 끌어올렸습니다. 따라서 오래된 프롬프트는 전혀 다른 결과를 생성할 수 있습니다. 다음처럼 모순되는 단어(예: Anime와 Photo-realism)를 사용하지 마세요:
masterpiece, perfect something, absures, etc.
권장 사항 (v. 1 ~ 3):
일반적으로 Hires Fix 또는 ADetailer는 필요하지 않지만:
- 장거리 또는 혼잡한 장면에서는 Hires Fix가 필요할 수 있습니다;
- 프롬프트나 생성 결과에 따라 ADetailer가 필요할 수 있습니다.
네거티브 프롬프트에는 다음을 권장합니다:
«Furry» 모델은 특정 트리거 없이 퓨리 생성을 위한 훈련이 완료되었지만, 일부 경우 프롬프트가 효과가 없을 수 있습니다. 어려움이 있다면 다음을 사용해 보세요: PK FurryMix - PK-FurryMix-128 v1
LoRA (모델 색인 이미지에서는 LoRA를 사용하지 않았지만, 저는 종종 다음의 훌륭한 LoRA를 사용하며, 여러분도 좋아할 수 있습니다):
생성 권장 사항/팁:
샘플링 방법:
이 버전은 모든 샘플링 방법과 호환됩니다. 제가 선호하는 방법은:
DPM++ 3M SDE Exponential;
- DPM++ 2M SDE Karras.
샘플링 단계:
- 30+ (이미지 크기와 샘플링 방법에 따라 다름. DPM++ 3M SDE Exponential의 경우 70단계, DPM++ 2M SDE Karras는 30+, Euler은 30~40, LCM은 30을 권장합니다.)
가로/세로 크기:
- 일반적으로 1280 x 800 또는 800 x 1280을 사용합니다. (LoRA에 주의하세요. 일부 LoRA는 512보다 큰 해상도에서 작동하지 않습니다.) 하지만 이 포스트의 이미지는 1600 x 400 해상도로 업스케일링이나 Hires Fix 없이 생성했습니다.
CFG 스케일:
- 기본값으로 8을 사용합니다.
Clip skip:
1 또는 2
- (누군가가 skip=9를 사용해 저 모델에 나쁜 평가를 남긴 적이 있습니다. 왜일까요?? 😭 2가 현실감을 주지 못하면 1을 사용하세요. 하지만 어쨌든 기본 권장값은 2이며 모든 상황에서 잘 작동합니다.)
WebUi-user-bat 매개변수 (당신은 아마도 필요하지 않습니다):
@echo offset PYTHON=set GIT=set VENV_DIR=set COMMANDLINE_ARGS=--autolaunch --no-half-vae --theme dark --api --xformers --no-half --allow-code --opt-sdp-attention --opt-split-attention --skip-torch-cuda-test --disable-nan-check --force-enable-xformers --disable-safe-unpickle --update-check --update-all-extensions --cors-allow-origins http://localhost:5173 --upcast-sampling --precision full --no-halfset CUDA_VISIBLE_DEVICES=0git pullcall webui.bat
그 이상은 당신의 취향과 원하는 결과에 달려 있습니다. 🥰
내 생성물을 참고하세요 (여기 클릭), 또한 다음은 필요 없습니다:
(masterpiece, 8K, HD, Absurd Res, blah blah blah, 여기에 잡음 삽입,)
감사합니다!! 💓💓💓
이 모델은 뛰어난 기술과 노력을 기울인 사람들이 있었기 때문에 가능했습니다. 저는 절대 다른 모델들을 경시하려는 의도가 없으며, 반대로 ONE FOR ALL은 이 놀라운 사람들에게 바치는 감사의 노래입니다. 이 모델이 존재할 수 있었던 이유는 바로 그분들 때문입니다. 정말로 감사합니다!
ONE FOR ALL 시리즈를 좋아하신다면, 좋은 리뷰를 남기고 자신의 창작물을 공유해주세요. 여러분이 만들어낼 놀라운 세계를 알고 싶습니다! 🤩🤩🤩
제게 감사하고 싶다면, 모든 브라질인처럼 커피 한 잔 사주세요. 또 다른 응원 방법은 Instagram에서 저를 팔로우하는 것입니다. 🥰🥰🥰
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마지막 언급:
이 모델은 오락이나 업무용으로 사용하되, 귀하의 국가 및 국제 조약의 법적 규정, 특히 위장 및 아동 포르노그래피 관련 규정을 존중해 주세요. ONE FOR ALL 시리즈 또는 그 기반 모델 사용으로 인해 발생하는 모든 위반에 대해 저는 책임을 지지 않으며, 콘텐츠 생성자는 전적으로 책임을 집니다.
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(SP, 브라질, 2024년 1월 1일)



















