모델을 학습시키는 데 상당한 시간과 노력을 필요로 합니다. 제 모델을 좋아해 주신다면, Ko-fi **☕**에서 저를 지원해 주시면 감사하겠습니다.

AnimeBoysXL

특징

• ✔️ 추론에 적합: AnimeBoysXL은 다양한 스타일로 애니메이션 소년 및 남성 전용 콘텐츠를 생성하는 데 뛰어난 유연성을 가진 모델입니다.

• ✔️ 학습에 적합: AnimeBoysXL은 중립적인 스타일과 다양한 개념을 인식할 수 있는 능력 덕분에 추가 학습에 적합합니다. AnimeBoysXL을 기반으로 자신의 애니메이션 소년 모델/LoRA를 자유롭게 학습하세요.

• ❌ AnimeBoysXL은 애니메이션 소녀 생성에 최적화되어 있지 않습니다. 이 목적을 위해서는 다른 모델을 사용하시기를 권장합니다.

추론 가이드

• 프롬프트: 주제를 설명하기 위해 태그 기반 프롬프트를 사용하세요.

  • 태그 순서가 중요합니다. 다음 템플릿을 사용하여 프롬프트를 구성하는 것이 매우 권장됩니다:

    • 1boy, male focus, character name, series name, anything else you'd like to describe

    • 2boys, male focus, multiple boys, character name(s), series name, anything else you'd like to describe

  • 이미지 품질을 향상시키려면 프롬프트 끝에 , best quality, amazing quality, best aesthetic, absurdres를 추가하세요.

  • (선택 사항) 프롬프트 끝에 , year YYYY를 추가하여 출력을 해당 연도의 유행 스타일에 가깝게 조정할 수 있습니다. YYYY는 4자리 연도입니다. 예: , year 2023

  • 자세한 문서는 제 Ko-fi 기사(지원자 전용)를 참조하세요.

• 부정 프롬프트: 다음 두 가지 사전 설정 중 하나를 선택하세요.

  1. 무거움 (추천): lowres, (bad:1.05), text, error, missing, extra, fewer, cropped, jpeg artifacts, worst quality, bad quality, watermark, bad aesthetic, unfinished, chromatic aberration, scan, scan artifacts, 1girl, breasts

  2. 가벼움: lowres, jpeg artifacts, worst quality, watermark, blurry, bad aesthetic, 1girl, breasts

  • (선택 사항) 평면적인 애니메이션 스타일 얼굴이 필요하다면 부정 프롬프트에 , realistic, lips, nose를 추가하세요.

• VAE: SDXL VAE를 사용하고 있는지 확인하세요.

• 샘플링 방법, 샘플링 단계 및 CFG 스케일: 저는 **(Euler a, 28, 5)**가 좋다고 느꼈습니다. 다른 설정을 실험해보는 것을 권장합니다.

• 폭과 높이: 세로는 832*1216, 정사각형은 1024*1024, 가로는 1216*832입니다.

학습 세부 정보

AnimeBoysXL은 Stable Diffusion XL Base 1.0을 기반으로 약 516,000장의 이미지로 학습되었습니다.

다음 태그들은 학습 데이터에 첨부되어, 더 아름답거나 더 유연한 결과로 유도하기 쉽게 구성되었습니다.

품질 태그

• best quality: 점수 >= 150

• amazing quality: 점수 범위 [100, 150)

• great quality: 점수 범위 [75, 100)

• normal quality: 점수 범위 [0, 75)

• bad quality: 점수 범위 (-5, 0)

• worst quality: 점수 <= -5

미적 태그

• best aesthetic: 점수 >= 6.675

• great aesthetic: 점수 범위 [6.0, 6.675)

• normal aesthetic: 점수 범위 [5.0, 6.0)

• bad aesthetic: 점수 < 5.0

등급 태그

• sfw: 일반

• slightly nsfw: 민감

• fairly nsfw: 의심스러움

• very nsfw: 노골적

연도 태그

year YYYY (여기서 YYYY는 [2005, 2023] 범위입니다).

학습 설정

• 하드웨어: 4 * Nvidia A100 80GB GPU

• 최적화기: AdaFactor

• 기울기 누적 단계: 8

• 배치 크기: 4 * 8 * 4 = 128

• 학습률:

  • U-Net: 8e-6

  • 텍스트 인코더 1 (CLIP ViT-L): 5.2e-6

  • 텍스트 인코더 2 (OpenCLIP ViT-bigG): 4.8e-6

v1.0 대비 변경 사항

• 태그 순서로 학습했습니다.

• sfw 등급 태그를 추가했습니다.

• 의심스럽고 노골적인 등급 하위 집합에 더 많은 에포크를 적용했습니다.

• 최종 에포크에서는 FP16 혼합 정밀도 학습을 적용했습니다.

위 모델 카드는 AnimeBoysXL v2.0용입니다. v1.0용 모델 카드는 여기를 참조하세요.