X-Ray Vision (see through anything)

이것에 관심이 있다면 더 잘 만들어드리겠습니다. 이 특정 LoRA에는 아무런 문제가 없지만, 많은 잠재력이 있다고 느끼며, 제가 집중할 다른 아이디어들을 자극합니다. 이 모델은 더 많은 학습 데이터를 사용했어야 했지만, 이를 개념 증명이라고 부르겠습니다. 실제로 비슷한 시도를 해본 적이 전혀 효과가 없어서, 이게 작동할지 확신이 없었습니다.

이 LoRA는 특별한 투명 장치를 통해 촬영된 이미지를 생성하도록 설계되었습니다. 우리는 이를 X-Ray라 부르며, 옷의 일부가 사라져 속옷과 노출을 볼 수 있도록 합니다.

사용된 일부 학습된 키워드들은 현재 아키텍처에서는 아마도 중요하지 않을 것입니다..

X-Ray boobs
X-Ray bra
X-Ray panties
X-Ray pelvis
X-Ray underwear
X-Ray nude
Clothed
Nude

저는 트레이너를 통해 약 8천 스텝까지 학습시켰고, 몇 시간 동안 몇 가지 어려운 시나리오로 일관된 이미지를 생성하려 시도했지만, 프롬프트가 충분히 마법적이지 않았습니다. 이후 약 2만 스텝까지 다시 학습시켰고, 몇 번의 테스트 끝에 강력한 효과와 유용한 결과 사이에서 약 1만 2천 스텝을 타협점으로 선택했습니다. 더 많은 학습 이미지를 생성했더라면 훨씬 수월하고 시간도 덜 낭비했을 텐데, 과정이 그렇게 간단하지 않았습니다. 제가 한 일은 다음과 같습니다...

일부는 Illustrious로, 일부는 Z-Image-Turbo로 노출된 이미지를 생성했습니다.

그 후 Qwen Image Edit 2509로 옮겨서 외복과 속옷(속옷)을 모두 추가하도록 프롬프트를 주었습니다.

그 이미지를 이미지 편집기로 가져왔는데, 최근에는 PS나 Affinity의 전쟁에서 벗어나 Gimp로 돌아왔습니다. 옷을 입힌 버전을 위에 겹치고, 일부를 마스킹해 가리고 일부는 드러내며, 다른 부위들을 노출시키는 작업을 하고 그 결과를 저장했습니다.

처음에는 눈에서 빛이 나와 옷을 뚫고 속을 볼 수 있는 X-Ray 시력 인물을 만들려 했지만, 이 아이디어를 이틀 동안 붙잡고 시도했지만 아무런 진전도 없었고, 제 뇌가 그만큼 복잡해지기를 거부했습니다. 그래서 더 단순한 접근법을 택했습니다.

학습 데이터에는 옷을 입은 이미지와 노출된 이미지를 모두 유지하고, 모두 간단한 키워드로 캡션을 달아 JOY-C에게 맡겨 문맥에 무게를 더하게 했습니다.

OneTrainer 사용 시: 아마도 가장 중요한 요소는 기본값, rank 32, alpha 1, 2회 반복, 배치 크기 1입니다.