Concept - Partially removed (and open) Clothes

모든 캡션 .txt 파일을 기반으로 AI가 요약한 내용:

이 LoRA는 성인 여성 모델을 중심으로, 부분적으로 벗겨진 캐주얼한 복장에 초점을 맞춰 학습되었습니다. 의상이 들어올려지거나 단추가 풀리거나 드레이프되어 있거나 지퍼가 풀려 신체가 드러나면서도 자연스럽고 사진적인 스타일을 유지하는 데 중점을 둡니다. 이 LoRA는 오픈 로브, 벨벳 캡, 느슨한 니트 스웨터, 카디건, 플레드 셔츠, 데님 베스트, 가죽 재킷, 트렌치코트, 털 lining 코트를 포함하며, 레이스 브라, 브라렛, 팬티, 바디수트, 메쉬 또는 새틴 로브처럼 벌거벗은 신체 위에 겹쳐 입은 란제리 요소도 다룹니다. 많은 이미지에는 일상복이 벗겨지거나 반쯤 벗긴 상태로 착용된 모습이 담겨 있습니다—어깨가 드러난 블라우스, 올라간 터틀넥, 열린 목욕 로브, 단추가 풀린 셔츠, 올려지거나 옆으로 밀린 스커트나 쇼츠 등이며, 종종 가슴이 드러나고 일부 이미지에서는 상단의 옷 아래에 완전한 벌거벗은 신체가 보입니다. 다양한 모델이 사용되었고, 유방 크기는 각기 다릅니다. 소재는 벨벳, 실크, 새틴, 레이스, 메쉬, 면 니트, 데님, 가죽, 인조 모피, 울 등이며, 색상은 자연스러운 중성색과 포근한 플레드에서부터 강렬한 빨강, 진한 녹색, 검정까지 다양합니다. 데이터셋에는 스카프, 샬, 담요, 카디건, 모자, 안경 등 액세서리가 자주 등장하며, 가끔 하이힐이나 부츠도 포함되어 모델이 실내 생활 공간, 러스틱한 야외 장소, 또는 스타일리시한 라이프스타일 장면에 배치됩니다. 전반적으로 스타일은 친밀한 캐주얼한 탈의(스웨터, 로브, 셔츠, 담요가 흘러내리는 모습)에서부터 가죽 재킷과 짧은 스커트, 열린 코트처럼 더 스타일리시한 복장까지 다양하며, 항상 섹슈얼하지만 사진적이고 만화적이지 않은 미학으로 직물의 질감과 드러난 피부 사이의 대비를 강조합니다.

주의사항 (꼭 읽어주세요!): 이 LoRA는 절대 유방/젖꼭지 LoRA가 아닙니다! 이 LoRA는 "옷이 부분적으로 벗겨졌을 때 어떻게 보이는가?"에만 초점을 맞춥니다. 왜냐하면 Flux(심지어 NSFW 모델조차도)가 이 부분에서 문제가 생기기 때문입니다—마치 "완전히 가득 찬 와인 잔" 문제와 유사합니다. 이 LoRA를 사용하여 좋은 젖꼭지를 생성할 수도 있지만, 완벽한 젖꼭지를 학습하기에는 충분한 단계가 없습니다. 저는 반드시 mysticXXX(쇼케이스에서 제가 사용한 것) 같은 다른 LoRA, NSFW 모델(예: NSFW MASTER FLUX처럼 원본 flux1-dev 모델과 가까운 것을 사용하세요) 또는 생성 후 inpaint를 사용하는 것을 강력히 권장합니다.

이 LoRA는 최대 호환성을 위해 기본 flux1-dev 모델로 학습되었습니다.

데이터셋 및 학습 데이터:

• 약 150~160가지 다른 옷(각 옷당 최대 3장의 사진)을 포함한 436장의 이미지
• 이미지당 2단계
• 10 에포크
• 대부분 832x1280 픽셀의 버킷 사용
• 코사인 스케줄러, 0.2 워밍업, 0.8 디케이
• 캡셔닝은 joycap-batch로 수행
• alpha == dim: 32
• 5090에서 학습

다른 LoRA(예: 캐릭터 LoRA)와 함께 사용할 경우 가중치를 약간 낮추세요. 저는 0.6~0.8에서 좋은 결과를 얻었습니다.

언제나처럼, 쇼케이스의 모든 이미지는 제가 정제하지 않았으며, 모두 그대로 생성되었습니다. 각 프롬프트당 2장을 생성하고 더 나은 이미지를 선택했습니다.

자주 묻는 질문

Q: 젖꼭지가 너무 안 좋아요! 뭐죠?

A: 아마도 “꼭 읽어주세요!” 부분을 읽지 않으셨을 것입니다. 캡셔닝은 반쯤 벗겨진 상태나 열린 옷이 어떻게 보이는지에 초점을 맞췄습니다. 게다가 젖꼭지는 훨씬 더 많은 단계가 필요합니다.

Q: 이미지당 2단계이고 10 에포크밖에 안 되나요? 그래서 각 이미지는 단 20번만 봤다는 뜻인가요?

A: 네, Flux는 이미 모든 옷과 소재를 알고 있기 때문입니다. Flux가 배워야 했던 유일한 것은 “부분적으로 벗겨졌을 때 어떻게 보이는가? 어떤 신체 부위가 드러나는가? 다양한 직물은 어떻게 움직이는가?”였습니다. 게다가 데이터셋에는 436장의 이미지가 있었기 때문에, Flux는 이 개념을 빠르게 학습했습니다.

Q: 왜 이 LoRA가 이렇게 큰가요?

A: 최고의 품질을 위해 network_dim과 network_alpha를 모두 32로 설정했기 때문입니다.

Q: 이 LoRA를 사용할 때 메모리가 부족해요!

A: SwarmUI 또는 A1111 파생 버전을 사용하고 계신데, 이는 TE1 가중치를 처리하는 방식 때문에 흔한 문제입니다. ComfyUI를 사용하시거나, 이 LoRA의 TE1 가중치를 낮추세요.