Babes XL
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모델 설명
📲 커미션, 트레이닝, 컨설턴트 - Flux, Pony, SDXL + 캐릭터, 스타일, 얼굴 + ❤️ 지원 🫶 Discord
ℹ️ Babes XL 3.0은 💝 Babes 3에서 사용된 동일한 데이터셋으로 43,000개의 이미지로 학습되었습니다.
ℹ️ Babes 1.1 - "basety 스타일", Babes 2 - "abbe bi 스타일", Sassy Girls - "sassy 스타일", Midjourney - "midjourney 스타일".
ℹ️ 만화 스타일:
othalama style, ronidu style, seviechan style, samdoesart style, thepit style, owler style, cherrmous style, arosen style, uodenim style, stanleylau style, amime style
ℹ️ 네거티브 프롬프트에 권장되는 태그: 코 스터드, 피어싱
ℹ️ 기타 트리거 단어: wild nature, suicidegirl, interior design, digital art
ℹ️ 사진 스타일:
aleksei gilev style, andrew vasiliev style, elenok ella style, ivan kovalev style, jack metthey style, jiri tulach style, komrant style, marie dashkova style, mewel style, olga boyko style
📌 결과가 특정 이미지와 100% 동일하지 않나요?
Hires-fix에 SwinIR_4x / 4x-UltraSharp / 4x-AnimeSharp / RealESRGAN_x4plus_anime_6B를 사용하세요. 저는 보통 hires-fix에 이걸 사용합니다.
더 나은 색상을 위해 VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned를 사용하세요. 이 파일을 "stable-diffusion-webui/models/VAE" 폴더에 다운로드하고, 설정에서 선택하세요.
저는 xformers를 사용합니다. 이는 성능을 약간 향상시키며 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 반드시 필요하지는 않으며 설치가 어려울 수 있습니다. WebUI를 실행할 때 "--xformers" 명령 인수를 사용하여 활성화할 수 있습니다.
WebUI는 지속적으로 업데이트되며, 이미지 생성에 영향을 주는 여러 변경 사항이 있습니다. 종종 기술적 진보가 후방 호환성보다 우선시됩니다.
하드웨어 차이도 영향을 줄 수 있습니다. 동일한 프롬프트와 설정으로 테스트한 많은 사람들이 결과가 동일하지 않았다고 보고했습니다.
제 시스템에서 배치로 실행할 때 결과가 약간 달라지는 것을 확인했습니다.
내부 상태 변화로 인해 약간 다른 결과를 생성하는, 우리가 변경할 수 없는 모듈 내부의 숨겨진 변수가 있다고 추측합니다.
이미지 치수, 스텝, 샘플러, 프롬프트 및 기타 다양한 요소의 변경은 결과에 미세하거나 큰 차이를 초래할 수 있습니다.
📌 실제 이미지와 정확히 동일한 결과를 얻고 싶으신가요? 몇 가지 방법을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
프롬프트/네거티브 프롬프트에 단어 하나만 변경하고 테스트한 후 원하는 방향으로 점차 조정하세요.
이미지에 무언가가 너무 많거나 부족하다면 강조를 사용하세요. 예: 너무 광택이 강한가요? "(glossy:0.8)"를 사용하거나, 줄이거나, 프롬프트에서 제거하거나, 네거티브에 추가하세요. 더 강하게 원한다면 1.1-1.4 값을 사용하고, 같은 방향의 추가 설명을 붙이세요.
변형을 사용하세요. 동일한 시드를 사용하고, 시드 오른쪽에 "Extra" 체크박스를 선택하세요. "Variation strength"을 0.05와 같은 낮은 값으로 설정하고, 몇 장의 이미지를 생성하여 변화의 정도를 관찰하세요. 더 큰 변화가 원하면 값을 높이고, 더 적은 변화가 원하면 낮추세요. 이렇게 하면 원본과 매우 유사하지만 일부는 더 나은 이미지를 대량으로 생성할 수 있습니다.
📌 결과를 개선하기 위한 권장 사항:
더 나은 색상과 디테일을 위해 VAE를 사용하세요. 모델과 함께 제공되는 VAE를 사용하거나 https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main에서 "vae-ft-mse-840000-ema-pruned" ckpt 또는 safetensors 파일을 "stable-diffusion-webui/models/VAE" 폴더에 다운로드하세요. 설정에서 "SD VAE"를 찾아 새로 고친 후 "vae-ft-mse-840000-ema-pruned"(또는 모델과 함께 제공되는 버전)을 선택하고 상단의 "Apply settings" 버튼을 클릭하세요. 모델과 함께 제공되는 VAE는 "vae-ft-mse-840000-ema-pruned"이며, 둘 다 필요하지 않습니다. 다운로드한 버전을 사용하세요. 이는 다른 대부분의 모델과도 매우 잘 작동합니다.
Hires-fix를 사용하세요. SwinIR_4x / 4x-UltraSharp / 4x-AnimeSharp / RealESRGAN_x4plus_anime_6B를 사용하여 첫 번째 패스는 대략 512x512, 두 번째 패스는 960x960 이상으로 설정하고, 가능하면 두 패스 사이의 비율을 동일하게 유지하세요.
네거티브를 사용하되 너무 많이 사용하지 마세요. 싫은 요소가 보이면 추가하세요.
CFG는 7.5 이하를 사용하세요. 많은 강조와 긴 프롬프트를 사용하는 경우 3.5까지 낮출 수 있습니다. 일반적으로 강조 사용을 최소화하고, 중요한 요소는 프롬프트 시작 부분에 두세요. 모든 것이 중요하다면 아예 강조를 사용하지 마세요.
조심스럽게 변경하세요. 프롬프트 시작 부분에서의 변경이 더 큰 영향을 미칩니다. 따라서 하나의 개념만으로도 결과가 극단적으로 바뀔 수 있습니다.
매뉴얼을 읽고 사용하세요. (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features)
다른 사람의 예제를 학습하고, 잘 보이는 이미지의 프롬프트를 복사해서 실험해보세요.
DPM++ 2M Karras는 저를 포함한 많은 사용자의 선호 샘플러입니다. 40스텝으로 충분하며, 저는 보통 20스텝을 사용합니다.
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