UwU_Clarity_Z-Image

활성화 태그: (아래에 추가 트리거 단어 포함)

uwu_clarity <-- (LoRa를 안내하는 데 도움이 되는 활성화 토큰을 포함했습니다. 반드시 필요하지는 않지만 도움이 될 수 있습니다.)

pornographic <-- (gooners 및 _coomers_를 위한 태그입니다. 특정 포즈를 생성하려면 추가 LoRa 결합이 필요할 수 있습니다.)

이 LoRa에 대해:

이 모델은 Z-Image용 저랭크 4비트 LoRa로, 제 UwU_Clarity SDXL 모델에서 추출한 이미지로 학습되었습니다. 이 LoRa는 VRAM 사용량을 최소화한 가벼운 속도 중심 모델로, 제 SDXL 모델의 스타일과 분위기를 Z-Image에 적용하는 것을 목표로 합니다. 해부학, 생식기, 캐릭터 및 개념을 모두 포함합니다. Z-Image는 사실적인 표현에 뛰어나지만 창의적인 프롬프트 없이 판타지 이미지를 생성하는 능력이 부족합니다. 이 LoRa는 Flux나 SDXL과 같은 결과를 더 쉽게 프롬프트할 수 있도록 이를 보완합니다. 또한 Z-Image는 기본적으로 성적 개념을 싫어하고 남성 생식기를 격렬하게 검열하여 끔찍한 남성 누드 이미지를 생성합니다. 이 LoRa는 기본 모델이 생성하는 이러한 이상한 결과를一定程度 완화하도록 학습되었습니다. 이 LoRa는 일반형 모델로, 특정 작업에 특화되거나 우수한 성능을 발휘하지 않습니다.

특이점:

제 기본 모델과 마찬가지로, 이 LoRa는 독특하거나 유사한 외모의 남성과 여성 생성을 선호합니다. 이는 제 개인적 선호 때문입니다. 따라서 동일한 외모의 캐릭터를 피하려면 프롬프트 시 고유한 _이름 + 인종/국적 + 특징_을 명시하는 것이 좋습니다.

(예: Alexa Valencia — 창백한 스웨덴 여성으로, 넓고 매끄러운 코, 풍성한 입술, 날씬한 얼굴, 작고 진지한 눈을 가진 인물)

면책 조항:

이 LoRa는 완벽하지 않습니다! 여전히 Z-Image Turbo의 고유한 이상한 행동이나 기본 동작이 나타날 수 있습니다. 이는 텍스트 인코더와 모델 자체의 특이점을 완전히 이해할 때까지 계속해서 개선 중인 상태입니다.

학습 정보:

데이터셋은 앞서 언급한 대로 제 UwU 데이터셋과 Z-Image 및 UwU_Clarity SDXL 모델을 사용해 생성한 맞춤형 합성 데이터셋의 혼합입니다. SDXL 모델로 이미지를 생성한 후, 그 결과 이미지를 인코딩하여 Z-Image로 img2img 작업을 수행했습니다. 이 워크플로우는 promptgen을 사용해 SDXL이 생성한 이미지에 캡션을 부여하고, 원래 이미지 생성에 사용된 프롬프트를 promptgen의 스타일로 추가합니다. 이를 통해 자연어와 전통적인 태그 스타일을 모두 지원하는 캡션 생성 방법을 구축했습니다. (필요 시 워크플로우를 제공할 수 있습니다. 워크플로우는 멀티 GPU 설정을 사용하지만 단일 GPU에서도 실행 가능합니다.)

LoRa는 3,000장의 이미지를 사용해 10,000스텝 동안 학습되었습니다. 이 이미지들은 다양한 예술 스타일(애니메이션, 반실제, 사실적, 사진적)을 포함하여 단일 스타일에 치우치지 않도록 구성되었지만, 그 결과 사진적 사실성에 대한 기본 모델의 생성 능력이 약간 저하되었습니다. LoRa의 효과가 너무 강하다고 느껴진다면 가중치를 점진적으로 낮추어 원하는 결과를 얻으세요. (반대로 강도를 너무 낮추면 생식기가 왜곡된 덩어리 같은 고기 막대로 돌아갈 수 있습니다.)

RTX 3080 (12GB VRAM) + NVIDIA QUADRO P1000 (4GB) + 64GB DDR4 RAM 환경에서 학습되었습니다. P1000는 학습 UI와 Python을 실행하며 일부 캐싱을 담당하여 CPU 오프로딩 및 캐싱만 사용하는 것보다 더 효율적입니다. 이로 인해 RTX 3080의 전체 12GB VRAM을 학습에 활용할 수 있으며, OOM 오류 없이 학습 속도가 약간 향상됩니다.

추가 트리거 단어: (제 UwU_XL_v3 모델에서 유래한 고유 태그)

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네거티브:

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