Mugen's ZIT Breast Helper (Ghost Nipples)

제너럴한 지트(ZIT)에 권장되는 샘플러/스케줄러 조합: dpm++ sde / beta

노널드 버전은 26장의 다양한 여성의 유방 이미지에서 얼굴을 잘라내어 3,000스텝 동안 학습되었습니다. 프롬프트에 트리거 단어를 포함하면 거의 확실하게 상의를 벗은 여성을 생성하므로, 반드시 일부 의상도 함께 프롬프트에 포함해야 합니다.

널드 버전은 한 여성의 유방 16장의 이미지에서 얼굴을 잘라내어 3,500스텝 동안 학습되었습니다. 유두/유륜의 표현은 LoRA 없이 학습한 워크플로우보다 더 나은 품질을 보이지만, 세부사항 면에서는 아직 완벽하지 않습니다. 그러나 주로 LoRA가 학습된 유방의 외형을 정확히 반영하며, 초기 피사체의 큰 가상 유륜/유두의 크기를 정확히 묘사하는 데는 부족한 경우가 많습니다. 그러나 이는 더 큰 유방을 사용하면 해결될 수 있습니다. 저는 단 하나의 유방 크기 슬라이더만 테스트해보았으며, 이는 기본 ZIT 모델에서 유두의 외형을 심각하게 왜곡했습니다.

LoRA는 기본 Z-Image Turbo 모델로 학습되었으므로, 사용자 정의 모델 또는 병합을 사용하면 결과가 더 향상될 수 있습니다. 저는 이를 테스트하지 않았습니다. 널드 버전은 거의 확실히 과적합된 상태입니다. 향후 업데이트에서 이를 수정하고자 합니다.