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画像投稿して下さる方は末尾の注意書きを必ずお読みください。

조합 예시는 샘플 이미지를 참고하세요.
체크포인트, 임베딩(긍정/부정), LORA 가중치.
*샘플 이미지에는 개발 단계의 LORA 이름이 포함되어 있습니다. 그대로 인식되지 않으므로 공식 릴리즈 버전 이름으로 변경해 주세요.
조합의 예시는 샘플을 참고하세요
체크포인트, 임베딩(긍정·부정), LORA 가중치
※샘플 이미지에는 개발 단계의 LORA 이름이 포함되어 있습니다. 그대로의 이름으로는 인식되지 않으므로 공식 릴리즈 버전의 이름으로 변경해 주세요.

이건 그냥 사소한 수다지만, "아, 시간 좀 있으니까 읽어볼까?" 하고 생각하신다면 AI 번역기를 사용하셔도 괜찮습니다. 방언과 대화체가 섞여 있어서 일반 번역 소프트웨어로는 처리하기 어려울 수 있습니다.
쉽게 하려면 아래 문장을 복사해서, 번역하고 싶은 일본어 텍스트와 함께 붙여넣으세요.

AI에게 주는 지시: 이 일본어 텍스트를 번역해 주세요. 텍스트는 매우 대화체이며 방언도 포함되어 있지만, 어렵지 않습니다. 유창하고 자연스러운 영어로 번역해 주세요.

【　저작권 캐릭터이므로 얼리 액세스는 없습니다　】
미국과 일본을 중심으로 법적으로 점점 더 복잡해지고 있습니다. 절대 상업적 사용을 금지합니다. 팬아트의 범위를 벗어나지 않도록 주의하세요. Civitai 이외의 장소에서 공개, 즉 2차 배포하는 순간 엄청난 위험이 발생합니다. 몰랐다고요? 내가 말했잖아.

이번 LORA는『어디까지 할 수 있을까』라는 도전입니다.
파일 크기가 엄청나고 유연성이 없습니다.
이 점을 숙지한 뒤 다운로드해 주세요.
하지만, 만약 마음에 드신다면『이제까지의 모든 LORA를 이 방법으로 다시 만들라!』는 요구가 나올 것 같은 예감이 듭니다.
미리 말해두지만, 그런 요구가 나와도 불가능합니다(웃음).
왜 불가능할까요?
아래에 그 이유가 있습니다.

갑자기지만.
LORA를 써보면서,『그냥 만들어진 것 같은 느낌』을 받은 적 없으신가요?
얼굴은 괜찮습니다.
캐릭터 LORA가 존재하는 이유이기도 하죠. 그래서 여기서『그냥 만들어진 것 같은 느낌』을 받을 일은 거의 없습니다.
맞습니다.
문제는 체형입니다. 스탬프 찍은 듯이 비슷한 체형이 나옵니다.
(물론 이를 피하려고 여러 가지를 시도합니다. 생성할 때도 강도로 조절하죠. 그거죠. 하지만 한계가 있고, 급조된 느낌을 지울 수 없습니다.)
예를 들어 현실에서는 다리가 짧은 소녀도 있고, 수영부에서 어깨가 넓은 소녀도 있습니다. 그것들은 단점이 아니라, 그걸 포함해서 소녀는 귀엽습니다.
하지만『그냥 만들어진 것 같은 느낌』의 체형은 그런 게 없습니다.

AI는 원래 체형을(키가 크다, 작다, 뚱뚱하다, 마르다 등)『제한된 패턴』으로 인식하고, 이 패턴의 조합으로 무한에 가까운 표현을 만들어냅니다.
그러나 새로운 포즈나 옷에 대응하려 할 때, AI는『체형 비율을 망가뜨릴 위험』을 피하려 하며, 자동으로 가장 안전하고 무난한 패턴(=어딘가에서 본 적 있는 일반적인 것)을 선택해 버립니다. 이것이 바로『그냥 만들어진 것 같은 느낌』의 원인입니다.

어떤 캐릭터를 출력해도 체형이 비슷해지는 이유는 크게 두 가지입니다.

1. 데이터셋에 포함되어 있지 않음 : 얼굴이나 가슴 부분의 근접샷이 많고, 체형에 대한 학습이 부족합니다. 따라서 베이스 모델이 가진『일반적인 체형(평균화된 것)』이 출력됩니다.
   즉,『그냥 만들어진 것 같은 느낌』이 나오는 건 당연합니다. 그냥 만들어진 걸 출력하고 있기 때문이죠.

2. 베이스 모델의 강력한 편향 : 베이스 모델은 수십억 장의 이미지로 학습되었고, 그 결과로 ‘평균화된 체형’의 데이터를 가지고 있습니다.
   LORA 학습 데이터에 전신 이미지가 포함되어 있더라도, 양이 적고 일반적인 태그(예: “1girl”)가 평균화를 도와주고 있습니다.
   즉, 베이스 모델에 밀리는 것입니다.

다시 말해, 베이스 모델의 강력한 편향을 깨고,『캐릭터 고유의 체형 특성』을 학습하고 재현하면 가능합니다.
복잡하게 들릴 수 있지만, 핵심은『얼굴뿐 아니라 신체의 특징까지 모두 학습시킨 LoRA』라는 것입니다.
그래서 이 의문을 AI에게 던지고, 베이스 모델의 수십억 개의 학습 데이터를 이기고, 진짜 개성을 LORA가 얻을 수 있는 방법을 상의해보았습니다.

결과는…
대체로 예상한 대로였지만, 해결책은 크게 두 가지입니다.
전략 1) 단순히 베이스 모델의 저주를 깨기 위한 학습 데이터를 준비한다.
전략 2) 학습 매개변수를 조정해 체형을 깊이 학습할 수 있도록 한다.

제 LORA 중 가장 인기 있는 북무라 치요리 LORA가 전략 1)을 의도하지 않고 체형의 개성을 획득한 사례입니다.
원래 육체를 그리는 장르의 만화이기도 하고, 매우 우수하고 일관성 있는 전신 이미지를 모두 학습한 뒤, 그로 생성된 이미지와 원본 이미지를 혼합해 다시 LORA를 만들고, 이를 몇 번 반복하는 『정신이 좀 나간 방식』으로 만들었습니다.
즉, 초보자가 이해하지 못한 채로 『만든 LORA를 사용해 새로운 학습 데이터를 준비』하는 것을 엄청난 양으로 반복했던 것입니다.
…아, 그래서 그랬구나.
『어쩌다 보니 치요리ちゃん만 압도적으로 잘 나와』라고 생각했었죠(오이)
하지만 관점에 따라, 여러분의『눈』이 정말 뛰어나다는 증거입니다.
물론 캐릭터 자체가 매력적인 건 있지만, 원작 만화가 좋은 게 가장 큰 이유입니다. 지금까지 다운로드 1400회, 여전히 매일 수가 늘고 있습니다.
…TV 방영된 애니메이션이 아닌 만화입니다. 당시 제 팔로워 수가 300명 정도였고, ‘이런 극히 소수의 에로 만화로 이 숫자를 받았습니다.
LORA를 조심해서 만들면 안 된다는 교훈입니다.

자, 그럼 구체적으로 어떻게 해야 할까요?
이쯤 되면 AI 군도 기분이 좋습니다.
“가칭으로 페르소나 LORA라고 부르자” 같은 말까지 하기 시작하네요(웃음). 네, 새 태그를 만들었는데, 이름을 붙인 건 Gemini입니다.
AI에 따르면 학습 데이터에 필요한 최소 조건은『모든 각도의 얼굴 이미지 30장』『상세한 고화질 전신 이미지 130장』이 기준입니다.
그렇다고 합니다.
…뭐요?
AI: 『상세한 고화질 전신 이미지 130장』
그게 뭐죠?
AI: 『전신이 세부까지 선명하게 보이는 고화질 이미지 130장입니다』
말투의 문제는 아닙니다.

『얘, 쉽게 말해주는 거지…』
30분 애니메이션에서 머리부터 발끝까지 전신이 나오는 장면이 몇 번이나 있나요?
만화 한 권에서 전신이 나오는 큰 코마가 몇 개나 있나요?
한 편의 에로게에서 전신 이미지가 몇 장이나 있나요?

갑자기 벽에 부딪혔습니다.
분야에 따라 많을 수도 있지만요.
예를 들어 오토바이 만화. 기계가 주인공인 오토바이의 구조상, 그 위에 탄 인간의 전신이 자주 나오는 편입니다.
그러나 일반적인 만화나 애니메이션의 경우, 전신이 나오는 건 거의 없습니다.
30분 동안 0장, 한 권 통틀어 0장인 게 흔합니다.
전신 이미지가 비교적 많은 장르는 연애, 러브코미디 요소, 즉 여성 캐릭터의 매력을 최대한 어필해야 하는 스토리입니다.
수량의 문제만이 아닙니다.
전신 이미지가 100장 있다고 해도, 그 모든 이미지에 일관성과 안정성이 요구됩니다.
정확히 정해진 자세를 흐트러짐 없이 그릴 수 있고, 그 그림이 매력적입니다.
이제 참고할 만한 만화가가 제한적이게 됩니다.

네.
만화를 읽는 분들 중 몇 명은 이름이 떠올랐을 겁니다.
저와 같은 만화가를 떠올린 분도 많으실 텐데요.
저의 경우, 첫 번째로 떠오르는 건 코지 코츠카 선생님입니다.
압도적인 화력으로 일찍이 소년 점프를 이끌었던 선생님으로, 많은 만화가들이 영향을 받았습니다.
그리고 영향을 주는 방식에『그림의 힘』이라는 모든 것을 아우르는 파워가 있습니다.
특히 이 분이 그린 소녀의『엉덩이』는 정말 훌륭합니다.

분명히 말하자면.
이 LORA는, 이 엉덩이를 위해 태어났다!!

자,
코지 코츠카 선생님이 얼마나 뛰어난 화력으로 전신을 그려주셔도, 메인 히로인이라 해도 130장의 자세 이미지를 얻는 건 불가능합니다.
예상보다 많았지만 그래도 30장.
이 30장에서 좌우 반전해도 문제가 없는 이미지를 선택하면 60장이 됩니다. 그래야 겨우 반 넘게 왔을 뿐입니다.
하지만 현재 60장이고, 이를 130장으로 늘리는 건 그리 어려운 일이 아닙니다. (자세한 내용은 ‘데이터 증강’으로 검색하세요) ※이 방법으로 무한히 이미지를 늘릴 수는 없습니다. 원본이 같은 이미지라면 과적합 문제가 동시에 발생합니다.
수작업으로 하나하나 해야 하기 때문에 정말 지쳤습니다(웃음).

학습과 관련해서, 이번에는 배경을 최대한 명확히 해야 합니다.
왜냐하면 태그와 학습이 매우 강력하게 연결되어 기억되기 때문입니다.
예를 들어 배경에 스크린톤 처리가 되어 있다고 합시다. 만화 표현으로 일반적이고 자주 발생하는 일입니다.
여기서 130장의 전신 이미지 중 한 장만 스크린톤 태그를 빠뜨렸다고 가정해 봅시다.
일반적인 LORA라면 잠깐 빠뜨려도 별 문제 없지만, 이번에는 빠뜨리면 프롬프트로 배경을 지정해도(태그를 빠뜨린) 스크린톤이 계속 나옵니다.
왜냐하면『스크린톤 태그가 없다는 건, 톤이 붙어 있는 게 당연하다고 학습했기 때문』입니다.
AI 말로는 『네가 그렇게 하라고 했으니까 그렇게 한 거지?』라는 거죠.
그래서 130장의 이미지 모두를 확인해 배경을 흰색으로 지운 것과, 배경을 상세히 태그한 것을 만들었습니다.
즉,『상세하게 태그를 빠뜨리지 않으면, 그게 당연하다고(캐릭터와 세트로) 학습해 버린다!』라는 뜻입니다. 상세한 태그를 붙일 수 없다면, 배경을 흰색으로 칠해(흰색 배경) 학습하는 수밖에 없습니다.
결과만 말씀드리면,『다시는 안 하겠다…』까지는 말하지 않지만, 한동안은 하고 싶지 않을 정도로 지쳤습니다(웃음).

『왜 이렇게 귀찮은 일을 하지?』
가장 합당한 질문이지만, 체형을 깊이 학습하기 위해서입니다.
일반화되는 것을 배제하고, 모든 것을 LORA 트리거에 집약시켜 기억하게 하는 것이죠.
특징을 개성으로 총체적으로 풀어내고, 그걸 평균보다 큰 탱크에 모두 집어넣는 느낌입니다. 썩은 노래 가사처럼 들릴 수 있지만, 일반화되면 무가치해지기 때문입니다. 겉보기엔 흔해빠진 것을 소중한 가치로 보는 것이죠…

빠르게 파라미터를 알려드리겠습니다. (학습 데이터 155장)
학습 참고용으로 자유롭게 사용하세요.

1. Epochs 8
2. Num Repeats 3
3. Train Batch Size 1
4. Resolution 1024
5. Enable Bucket ON / 활성화
6. Shuffle Tags ON / 활성화
7. Keep Tokens 1
8. Clip Skip 2
9. Flip Augmentation OFF / 비활성화
10. Unet LR 0.00005
11. Text Encoder LR 0.00003
12. LR Scheduler Cosine
13. LR Scheduler Cycles 1
14. Min SNR Gamma 5
15. Network Dim 128
16. Network Alpha 64
17. Noise Offset 0.1
18. Optimiser AdamW8Bit
19. Optimizer Args (비어 있음)

핵심은 Network Dim: 128입니다.
이 때문에 파일 크기가 커졌고, 이 덕분에 체형을 기억할 수 있었습니다. 다른 설정은 거의 모두 이걸 뒷받침하기 위한 것입니다.
주의할 점은 설정도 중요하지만, 무엇보다 태그 붙이기가 매우 까다롭습니다.
어디서 가져왔는지 모르겠지만, 이 LORA에서도 "タンブルウィード"를 기억해버렸습니다(서부극에서 길을 뒹구는 풀). 가끔 나오네요.
영화소녀에 탐블위드 같은 게 나오지 않으므로, 아마도 AI가 "탐블위드다!" 하고 오인한 정보를 기억한 증거일 겁니다. 아마 학습 데이터는 한 장뿐일 겁니다. 그래도 가끔 나옵니다.
추가로 하나 더 말하자면,
흑백 데이터(컬러는 복장을 학습하기 위해 색칠한 5장만)가 더 좋았을 것이라는 추측입니다.
…전 추측만 하고 있네요ｗ

결국, 가슴에만 초점을 맞추면,
『AI 생성계에서는 작은 가슴』
『현실에는 충분한 크기잖아』
라는, 일반적인 체형이 아닌 “하야카와 모에미”의 체형을 가진 LORA가 완성되었습니다.
즐겁게 사용해 주시면 감사하겠습니다.

"최종 노트: 중요한 발표 및 요청"
마지막으로, 매우 중요한 발표와 요청이 있습니다.
70개의 LoRA를 만들고 나서, 오랫동안 마음속에 쌓였던 생각을 꼭 공유하고 싶습니다. 이번에 이렇게 극단적인 방식을 택한 데에는 단 하나의 큰 이유가 있습니다.
여러분이 ‘좋아요’ 버튼을 누르지 않는 선택을 완전히 존중합니다. 그것은 여러분의 권리입니다.
하지만 이 특별한 작품이 여전히 여러분에게 즐거움을 주지 못한다면, 저는 진심으로 제 LORA가 여러분에게 맞지 않는다고 믿습니다. 즐겁지 않으면 저도 기쁘지 않습니다.
해결책은 간단합니다: 저는 여러분이 제 작품을 다운로드하지 않는 것이 우리 둘 다 더 행복할 것이라고 믿습니다.
현재 다운로드 수는 85건, 좋아요는 22개(👍️)입니다.
저는 63명의 침묵하는 사용자가 제 작품을 다운로드하고 하루 이상 아무 반응도 주지 않았다고 결론지었습니다. 그들은 제 LORA가 자신에게 맞지 않는다고 판단한 것입니다. 이 지속적인 침묵이 제 동기를 가장 크게 빨아들이는 요인입니다.
창작자가 이런 불만을 처리해야 한다는 게 이상하지 않나요? 반복적으로 다운로드한 후에도 전혀 반응을 주지 않는 사용자를 차단할 수 있는 기능이 있었으면 좋겠지만, 그런 기능은 없습니다.
이건 제 취미이기 때문에 동기 부여가 크게 떨어집니다. 결국 이 반응 부족이 제 취미를 포기하게 만드는 원인이 될 수 있습니다.
따라서, 제 창작물을 지속적으로 다운로드하면서 전혀 반응을 주지 않는 분들께, 제 작품을 다운로드하지 말아주세요. 이해해 주시기 바랍니다.

최종적으로. 중요한 발표와 요청입니다.
70개의 LORA를 만들어오면서, 오랫동안 마음속에 쌓였던 생각을 적어봅니다.
이번에 극단적인 방법을 쓴 데에는 단 하나의 큰 이유가 있습니다.
이걸로 즐겁지 않으셨다면, 제 LORA는 당신에게 맞지 않는 것입니다.
당신은 즐겁지 않아요. 저도 기쁘지 않아요.
해답은 하나입니다. 더 이상 제 작품을 다운로드하지 않는 것이 우리 둘 다 더 행복할 것입니다.
현재 다운로드 수 85건. 👍️ 22개.
무반응인 63명의 사용자 중 하루 이상 방치된 분들은 제 LORA가 맞지 않는다는 뜻입니다. 좋아요를 누르든, 안 누르든, 당신의 의지이고 사실상 중요하지 않습니다. 무반응이 가장 큰 동기 저하 원인입니다.
제 혼자만의 문제가 아니라, 반복적으로 다운로드해도 반응이 없는 사용자를 차단할 수 있는 기능이 있었으면 좋겠지만, 그런 기능은 없습니다.
창작자가 불만을 강요받는 것도 이상한 일이죠.
저도 취미로 하고 있기 때문에 동기가 떨어집니다.
결국엔 취미에서 떠나게 될 원인이 될 수 있으므로, 일상적으로 무반응을 고수하는 분들은 다운로드하지 말아주세요. 부탁드립니다.

일반 사용 시 1girl 태그는 불필요합니다.
일반성 높이기 위한 "1girl" 태그는 필요 없습니다.

트리거: h_m0em1, hay4k4w4
기본(거의 불필요): 검은 머리, 진한 갈색 눈, 앞머리, 중간~긴 머리,
복장: kanda1_uniform, 빨간 넥타이, 치마, 짧은 소매, 흰 양말, 로퍼
필요에 따라 체형 태그: 특정 신체 비율, 독특한 자세, 좁은 어깨, 단단한 엉덩이, 마른 체형, 작지만 풍만한 가슴, 남자를 끌어당기는 매력

※트리거 단어에 체형 비율을 집약시켰기 때문에, 1girl 태그는 기본적으로 불필요합니다. 오히려 사용하지 않으면 더 나은 결과가 나오는 경우가 많습니다. 하지만 무의식적으로 사용하게 되죠… 의식적으로 빼주세요.
네거티브 프롬프트에 1girl을 넣어 ‘일반적인(1girl 요소) 배제’가 효과적인 경우도 많습니다. 저도 아직 탐색 중이므로, 유용한 점이 있다면 알려주세요.
※의외로 체형 태그가 매우 효과적입니다. 명백히 불필요하지 않다면(프롬프트의 앞부분에) (전부 포함)하는 것이 재현력이 가장 뛰어납니다.

"우리는 체형 비율을 트리거 단어에 직접 통합했으므로, 1girl 태그는 일반적으로 불필요합니다. 오히려 사용하지 않으면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 무의식적으로 사용하게 되는 건 이해하지만, 의도적으로 빼는 노력을 해주세요."
"네거티브 프롬프트에 1girl을 넣으면 일반적인 1girl 요소를 배제하는 데 효과적인 경우가 많습니다. 저도 최적의 사용법을 탐색 중이므로, 유용한 점이 있다면 알려주세요."
"※체형 관련 태그는 의외로 매우 효과적입니다. 명백히 불필요하지 않다면, 프롬프트 초반부에 '전부 포함'하는 것이 재현력이 가장 뛰어납니다."