WAN 2.2 I2V - Edible Anuses
세부 정보
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모델 설명
이것은 비교적 간단한 저노이즈 전용 항문 LoRA입니다. 목표는 시작 이미지에 항문이 보이지 않을 때, 적절한 위치에 현실적으로 보이는 항문을 생성하는 것이며, 과도하게 벌어지거나 손상되지 않도록 하는 것이었습니다. 특히 이 LoRA는 제 POV 얼굴 앉기 LoRA와 함께 사용되도록 설계되었습니다.
이 LoRA가 작동하려면 프롬프트에 단순히 "anus"라는 단어가 어디에든 포함되어야 합니다. 그러나 WAN은 종종 항문을 어디에 놓아야 할지 전혀 모르기 때문에 다음 문장이 매우 도움이 됩니다:
여성이 자신의 항문을 보여준다. 그녀의 항문은 외음부 바로 위에 있다.
물론 대상이 등쪽으로 누워 있다면, 항문을 외음부 아래에 있다고 설명해야 합니다. LoRA는 항문의 모양에 대한 구체적인 정보를 추가할 수 있습니다. 예:
작고 둥근 항문
항문은 분홍색을 띤다
그녀의 항문은 중심에 있으며 약간 주름져 있다
이 LoRA의 학습 자료에는 종종 항문과 외음부가 함께 포함되어 있었기 때문에, 외음부의 형태와 색상을 조절하는 데에도 사용할 수 있습니다. 그러나 이 부분은 충분히 테스트하지 않았습니다. 프롬프트에서 핵심 키워드는 "vulva"와 "labia"입니다.
테스트
저는 베이스 WAN 2.2 I2V Q8과 lightning LoRA만 사용하여 이 LoRA를 테스트했습니다. 혼합된 다른 요소는 없었기 때문에 WAN이 원래 알고 있던 것과 LoRA가 도입한 것이 명확히 구분되었습니다. 아래는 최종 프레임의 비교 사례입니다. 왼쪽은 LoRA 없음, 오른쪽은 LoRA 사용(가중치 1~1.5 범위).
LoRA 없음:
LoRA 가중치 1.0:
LoRA 가중치 1.5:
LoRA 가중치 2.0:
명확히 보이듯, 최종적으로 실제 항문이 나타나기 시작합니다. 이 영상의 시작 프레임은 다음과 같습니다:
그러나 저는 이 LoRA가 더 많은 학습을 필요로 한다고 생각합니다. 그래도 제 기준으로는 나쁘지 않은 시작입니다.
데이터셋 및 학습 정보
입력 데이터셋은 모두 Reddit에서 직접 가져온 167개의 동영상입니다(서브레딧 이름은 추측하실 수 있을 것입니다). 배치는 처음 3초만 자르고 16fps로 제한했습니다.
데이터셋은 JoyCaption Beta와 DarkAges 70b를 사용하여 자동으로 캡션화되었습니다.
학습은 512 해상도에서 30 에포크, 1회 반복, 배치 크기 2로 diffusion pipe를 사용하여 진행되었습니다. 학습률은 2e-4입니다.
언제나 그렇듯, 아직 제가 무엇을 하고 있는지 확신이 서지 않으며, 피드백을 환영합니다!