HiRes (Experimental)
세부 정보
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모델 설명
LoRA는 AI-Toolkit을 사용하여 높은 랭크 128로 학습되었으며, 파일 크기는 약 1.3GB입니다. 이 비정상적으로 높은 랭크는 모델 크기 증가를 감수하면서도 이미지 선명도, 텍스처 풍부함 및 미세한 디테일 유지를 우선시하기 위해 의도적으로 선택되었습니다.
학습 전략
데이터셋은 이중 해상도 접근 방식을 사용하여 구축되었습니다:
풀 프레임 이미지 (1024×1024)
원본 고해상도 이미지는 전체적으로 1024×1024로 리사이징되었으며, 트리거 h1r3s_image로 태그되었습니다. 이러한 샘플들은 전체 구성, 비율 및 전체적인 사실성에 초점을 맞춥니다.
고해상도 타일 (1024×1024)
1024×1024보다 큰 원본 이미지는 여러 개의 1024×1024 타일로 분할되어 h1r3s_detail로 태그되었습니다. 이러한 샘플들은 지역적 영역, 미세 텍스처 및 정교한 시각적 디테일에 중점을 둡니다.
이 혼합 스케일 데이터셋은 LoRA가 구조적 일관성과 고주파 디테일을 모두 학습할 수 있도록 합니다.
사용 방법
전체 구성 및 완전한 피사체에는 h1r3s_image를 사용하세요.
텍스처, 선명도 및 미세 디테일을 강조하려면 h1r3s_detail을 사용하세요.
권장 해상도: 1024×1024 및 1536×1536
고해상도 출력에 가장 적합합니다.
참고 사항 / 관찰
이 LoRA는 고랭크 학습 및 혼합 스케일 데이터셋을 탐색하는 실험적 프로젝트입니다.
일부 경우, 이 LoRA는 기본 모델에 비해 약간 더 따뜻한 색조와 더 다듬어진, 또는 후처리된 이미지를 생성할 수 있습니다. 이는 고수준에서 사실성의 현저한 손실을 의미하는 것이 아니라, 시각적 특성의 변화일 뿐입니다.
선명도 및 미세 디테일에 강한 초점이 맞춰져 있기 때문에, 출력은 종종 매우 낮은 노이즈를 포함하며, 이는 깨끗한 표면, 매끄러운 그라데이션 및 높은 픽셀 정확도를 제공합니다. 이는 때때로 사실성에 기여하는 자연스러운 노이즈의 존재를 줄일 수 있지만, 특히 고해상도에서 예외적으로 선명한 디테일과 최소한의 아티팩트를 제공합니다.
이러한 트레이드오프는 이미지 선명도와 텍스처 품질을 극대화하는 목표와 일치하도록 의도된 것입니다. 추가적인 사실성을 원하는 사용자는 후처리 단계에서 미세한 그레인 또는 노이즈를 선택적으로 재추가할 수 있습니다.
결과는 프롬프트, 샘플러 및 시드에 따라 달라질 수 있습니다. 피드백과 실험을 환영합니다.