[XL + 1.5] [alpha] Concept 3D Render | 3D光效

세부 정보

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모델 설명

TL;DR | 너무 길어서 안 읽음

트리거 단어는 Eve3D입니다. 상세화를 위해 img2img를 사용하세요. 다른 얼굴을 원한다면 ADetailer를 사용하세요. AntiBurn은 사용하지 마세요. 권장 가중치: XL 체크포인트는 0.4~0.6, 1.5 - 리얼리스틱/3D 체크포인트는 0.6 또는 0.7, 1.5 - 애니메이션 체크포인트는 0.5 이하.
트리거 단어: Eve3D. 이미지 세부사항을 얻기 위해 이미지에서 이미지로 확대를 사용하세요. 얼굴을 교체하려면 ADetailer를 사용하세요. AntiBurn은 사용하지 마세요. 권장 LoRA 가중치: [XL] 0.4~0.6, [1.5 - 리얼리스틱/3D] 0.6/0.7, [1.5 - 애니메이션] <=0.5.
변경사항은 아래에 있습니다. 업데이트 로그는 맨 아래에 있습니다.

Intro | 소개

이 LoRA는 피부/조명/이미지 분위기를 강화합니다. 간단히 말해 최종 이미지에 몽환적인 분위기를 추가합니다. 이 LoRA는 현재 여전히 알파 테스트 단계입니다. 이 LoRA는 캐릭터의 얼굴(3D/리얼리스틱 체크포인트에서)을 보정하거나(대부분의 애니메이션 체크포인트에서) 3D 느낌을 강조합니다. 이 문제를 줄이려면 ADetailer 또는 LoRA Block Weight를 사용하세요.

이 LoRA는 피부/조명/분위기를 강화하는 것으로, 다양한 스타일의 대형 모델에 활용할 수 있습니다. 간단히 말하면, 이미지에 몽환적인 3D 렌더링 질감을 부여하며, 애니메이션 모델에서 사용할 경우 주로 조명 효과가 향상됩니다. LoRA는 현재 초기 테스트 단계이며, 3D 및 리얼리스틱 모델에서는 얼굴에 큰 영향을 미치고, 애니메이션 모델에서는 입체감이 크게 향상됩니다. 얼굴을 조정하려면 ADetailer를 사용하세요.

1.5Detail | 학습 세부사항(1.5)

이 LoRA를 학습시키는 목표는 다음 3D 개념을 더 잘 이해하도록 하는 것이었습니다:

렌즈 플레어 / 색수차 / 필름 그레인 / 서브서페이스 산란 / 코스티크

이를 달성하기 위해, 네트워크_dim을 128로, 이미지 해상도를 1024*1536으로 증가시켰습니다. NeoClassicalRibbonHipoly 3D 모델 LoRA 학습에 대한 통찰에 감사드립니다.

결과는 꽤 만족스러웠습니다. 내 테스트에서 이 LoRA는 위에 언급된 효과들 중 일부를 실제로 포착했습니다. 내가 자주 사용하는 대부분의 체크포인트에 대해 성능 테스트를 진행했으며, 성능 스프레드시트는 여기에서 다운로드할 수 있습니다.

이 LoRA는 다음 3D 렌더링 개념을 미세 조정하는 것을 목표로 합니다:

렌즈 플레어 / 색수차 / 필름 그레인 / 서브서페이스 산란 / 코스티크

이러한 세부 수준을 모델이 학습할 수 있도록, LoRA 네트워크 해상도를 128로 증가시켰습니다(두 버전 테스트 후 결정), 동시에 1024*1536의 학습 이미지 해상도를 사용했습니다. 학습은 NeoClassicalRibbon이 작성한 Hipoly 3D 모델 LoRA 학습에 대한 통찰을 참고했습니다.

LoRA의 결과는 현재 내 기본 기대를 충족했습니다. 내 테스트에서 이 LoRA는 위의 일부 개념을 더 잘 이해하는 능력을 갖추었습니다. 여기에서 테스트 차트를 다운로드해보세요.

Usage Guide | 사용법

1. 활성화

LoRA 가중치: 0.6-0.8 (애니메이션 체크포인트는 0.5 이하)

주요 트리거: Eve3D,

그 후 선택: lens_flare, chromatic_aberration, film_grain, subsurface_scattering, high_contrast, caustics.

모두 선택할 필요는 없으며, 본인의 취향에 따라 실험하세요. 나는 개인적으로 모두 사용하는 것을 선호합니다.

이 LoRA의 경우 가중치를 제어하기 위해 LBW를 사용할 필요가 없습니다. 다른 얼굴을 생성하려면 ADetailer를 사용하는 것이 더 나은 선택입니다.

text2img로 생성된 이미지는 확실히 흐릿하고 "깨진"처럼 보일 것입니다. 이는 문제되지 않으며, 어떤 체크포인트도 LoRA 없이도 이 문제를 겪곤 합니다. 이를 기본 구성 잡기 위한 단계로 생각하세요. 모든 세부사항은 확대 후 나타납니다.

LoRA 가중치는 0.6-0.8을 사용하세요. 애니메이션 체크포인트에서는 0.5 이하로 줄이세요.

주요 트리거: Eve3D.

다음으로 선택 가능한 키워드:
lens_flare, chromatic_aberration, film_grain, subsurface_scattering, dim_lighting, high_contrast, caustics

모든 키워드를 입력할 필요는 없으며, 내가 모두 추가하는 것을 선호할 뿐입니다.

이 LoRA는 LBW로 블록 가중치를 제어할 필요가 없습니다. text2img로 생성하면 결과가 흐릿하고 손상된 것처럼 보일 수 있으며, 특히 전신 이미지를 생성할 때 그렇습니다. 대부분의 대형 모델에서 이 현상은 정상입니다(학습에 사용된 이미지 해상도가 1.5 text2img가 사용할 수 있는 해상도보다 훨씬 높기 때문). 단지 img2img를 통해 확대하면 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 이미지 확대

확대할 때 img2img를 사용하세요. 그렇지 않으면 이미지가 흐릿하고 나빠 보이며, 모든 세부사항이 나타나지 않습니다. 아래는 내가 사용하는 매개변수입니다.

text2img 단계: 32 | 샘플러: DPM++ 2M Karras 또는 Eular a | 해상도: 512*768 | CFG: 7 | Hires. fix 및 리파이너: OFF | Anti Burn: OFF

img2img 단계: 48 | 샘플러: DPM++ 2M Karras 또는 Eular a | 해상도: 1024*1536 (또는 그 이상) | CFG: 7 | 재생성 강도: <=0.5 | Hires. fix 및 리파이너: OFF | Anti Burn: OFF

이 LoRA가 정상 작동하려면 이미지를 확대할 때 img2img를 사용하세요. 아래는 내가 사용하는 매개변수입니다.

text2img 단계: 32 | 샘플러: DPM++ 2M Karras 또는 Eular a | 해상도: 512*768 | CFG: 7 | Hires. fix 및 리파이너: OFF | Anti Burn: OFF

img2img 단계: 48 | 샘플러: DPM++ 2M Karras 또는 Eular a | 해상도: 1024*1536 (또는 그 이상) | CFG: 7 | 재생성 강도: <=0.5 | Hires. fix 및 리파이너: OFF | Anti Burn: OFF

Limitation | 제한사항

1.5 LoRA

  1. LoRA는 얼굴에 강한 영향을 미칩니다. 적어도 그 영향이 못생기진 않습니다.

  2. 필름 그레인 효과가 의도대로 작동하지 않습니다. 일부 체크포인트는 이 개념을 제대로 이해하지 못합니다. 일부 체크포인트는 "필름_그레인"을 렌즈의 먼지로 잘못 인식합니다. 일반적으로 필름 그레인 효과는 매우 미세합니다.

  3. text2img 품질이 "저하"된 것처럼 보입니다. 따라서 이 LoRA가 제대로 작동하려면 img2img 확대가 필수입니다.

  4. 렌즈 플레어 효과는 극단적/강한 조명 하에서만 발생합니다.

  5. 프롬프트에 "back_lighting"을 사용하면 캐릭터가 카메라를 등진 채로 나타날 수 있습니다. (문제가 프롬프트 자체에 있을 수 있습니다)

  6. 캡션/이미지 개선 여지가 있습니다.

현재 이 LoRA의 상태에서, 애니메이션 체크포인트에서 이 LoRA를 사용하는 것을 권장합니다.

XL LoRA

  1. 코스티크 효과가 거의 작동하지 않습니다. 체크포인트는 코스티크 효과를 "옷의 홀로그램"으로 잘못 인식합니다.

  2. 경미한 과적합 문제. 1.5 버전과 동일합니다.

Changelog | 업데이트 로그

  • XL_v0.3: XL1.0 LoRA 최초 업로드.

  • v0.4: 사소한 개선 업데이트. 반복 횟수 증가, 캡션 개선.

  • v0.3: Civitai 최초 업로드. 수동 캡션 수정, 불필요한 이미지 삭제, 네트워크_dim을 128로 증가, lr 및 unet_lr 감소.

  • v0.1 및 v0.2: 공개되지 않음. 심각한 과적합 문제 발생.

이 모델로 만든 이미지

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