모델을 만드는 것은 사랑의 노동이지만, 제대로 완성하기 위해서는 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 제 모델을 즐기고 계신다면, Ko-fi에서 커피 한 잔으로 다음 프로젝트를 후원해 주세요 ☕. 이 프로젝트가 계속될 수 있도록 감사합니다!

AnimeBoysZeroXL

고품질 애니메이션 스타일 남성 캐릭터 전용 모델. 이 모델은 남성 콘텐츠 전용으로 최적화되어 다양한 미적 스타일과 높은 유연성을 제공합니다.

🚀 추론 가이드

• ⚠️ 중요: 이 모델은 Zero Terminal SNR과 V-prediction을 사용합니다. 추론 시 올바른 설정을 사용하십시오.

  • ComfyUI 사용자: 워크플로우에 ModelSamplingDiscrete 노드를 추가하세요. sampling을 v_prediction, zsnr을 true로 설정하세요.

  • Automatic1111 사용자: .yaml 구성 파일을 모델 폴더에 넣으세요. .yaml 파일의 이름은 모델 파일과 정확히 동일해야 하며, 확장자만 .safetensors 대신 .yaml로 바꿔야 합니다. 설정에서 Noise schedule for sampling을 Zero Terminal SNR로 설정하세요.

• 프롬프트 작성: 항상 프롬프트를 점수 태그로 시작하세요(예: score_9). 다음 스타일 중 어떤 것을 사용해도 됩니다:

  • 태그 슈프: score_X, tag1, tag2, tag3, ...

  • 자연어: score_X, [여기에 설명을 입력하세요]

  • 혼합형: score_X, [설명], tag1, tag2, ...

  • 팁: 점수 태그 스타일이 너무 강하다고 느껴진다면, 프롬프트에서 제거해 보세요.

• 부정 프롬프트: 필요에 따라 다음 세 가지 사전 설정 중 하나를 선택하세요:

  1. 최소: score_1

  2. 가벼움: score_1, lowres, artistic error, scan artifacts, jpeg artifacts, multiple views, too many watermarks, negative space, blank page

  3. 무거움: score_1, score_2, score_3, lowres, artistic error, film grain, scan artifacts, jpeg artifacts, chromatic aberration, dithering, halftone, screentones, multiple views, logo, too many watermarks, negative space, blank page

• CFG 스케일: 3~5의 CFG 스케일을 권장합니다. 더 정밀한 제어를 원한다면 동적 임계값 설정을 사용하세요.

  • 전문가 팁: mimic_scale을 CFG 스케일과 동일하게 설정하고, 두 최소 스케일을 동일한 낮은 값으로 설정합니다. 두 모드 모두 Half Cosine Up을 사용합니다.

• 해상도: 시작하려면 다음 치수를 시도해 보세요:

  • 세로: 832 × 1216

  • 정사각형: 1024 × 1024

  • 가로: 1216 × 832

  • 기타 지원 크기: 768×1344, 768×1280, 896×1152, 960×1088, 1344×768, 1280×768, 1152×896, 1088×960.

🧪 학습 세부 정보

AnimeBoysZeroXL은 약 95만 장의 이미지를 사용해 Pony Diffusion V6 XL을 미세 조정하여 개발되었습니다. 지식 마감일은 2025년 11월입니다.

다음 태그들은 학습 중에 사용되어 원하는 스타일로 결과를 유도하는 데 도움이 됩니다.

점수 태그

각 이미지는 score_X로 태그되며, X는 1에서 9 사이의 범위입니다.

• score_9는 제 개인적인 선호 기준에 따른 최고의 미적 품질을 의미합니다.

등급 태그

• rating:general: 일반

• rating:sensitive: 민감

• rating:questionable: 의심스러움

• rating:explicit: 노골적

연도 태그

year YYYY(2005~2025)를 사용하여 특정 시대의 스타일을 타겟팅하세요.

학습 설정

• 하드웨어: 4 × Nvidia A100 SXM 80GB

• 최적화기: AdaFactor

• 기울기 누적 단계: 8

• 효과적 배치 크기: 128 (4 × 8 × 4)

• 학습률:

  • U-Net: 2e-5

  • 텍스트 인코더: 1e-5

• LR 스케줄: 250 스텝 워밍업 후 일정

• 정밀도: FP16 혼합 정밀도

🔄 AnimeBoysXL v3.0 대비 변경 사항

• 태그 개편: 품질 태그가 제거되었습니다. 5개 카테고리의 미적 태그가 9개 세부 카테고리의 점수 태그 시스템으로 대체되었습니다. 등급 태그는 명확성을 위해 재명명되었고, 태그 순서 체계는 폐지되었습니다.

• 캡션: 고미적 이미지의 일부는 자연어 프롬프트를 사용하여 학습되어 더 나은 이해를 도왔습니다.

• 강조: 고미적 이미지는 학습 데이터에서 더 많은 반복을 포함합니다.

• 최적화:

  • 무조건적 가이던스를 위한 5% 캡션 드롭아웃

  • Zero Terminal SNR 및 V-prediction으로 학습

  • 적응형 손실 가중치 적용

  • 다중 해상도 노이즈 또는 편향 수정 추정 손실 사용 안 함

  • 입력 왜곡 노이즈(gamma=0.1)로 학습

  • 허버 손실로 학습

• 병합: 이 모델은 동일한 학습 런의 여러 버전을 병합하여 안정성을 향상시켰습니다.

라이선스

AnimeBoysZeroXL은 PurpleSmartAI의 Pony Diffusion V6 XL을 기반으로 한 파생 모델입니다. 모델을 사용하기 전에 해당 라이선스를 읽어주세요.