Jockstrap - varied colors, styles and concepts (ZIT, FLUX, Pony & SDXL)

FLUX 버전: 저는 이 의상 스타일 개념을 위한 FLUX LoRA를 만들었습니다. 스타일, 소재, 각도, 모델 포즈 및 기타 요소에서 높은 유연성을 갖춘 것을 원했기 때문입니다. 따라서 이 LoRA는 이전의 SDXL/Pony 대규모 데이터셋(800개 이상의 HD 이미지)을 기반으로 학습되었으며, 약간 정리하고 필터링했습니다. 또한 객체+맥락 접근 방식에 중점을 둔 특정 LLaVA 프롬프트 캡셔닝 파라미터를 사용했습니다. LoRA 자체의 크기에 만족하지는 않지만, 제가 원하는 기능을 잘 수행하므로 공유하기로 결정했습니다.

이전 Pony/SDXL 버전에서 정제된 데이터셋을 사용하여 저속 저출력 방식으로 학습했습니다. 데이터셋에는 다양한 조거스트랩 스타일, 착용 시의 포즈, 각도 등이 포함되어 있으며, Alpha 2 LLaVA 캡셔닝 방법론을 적용했습니다.

캡셔닝용 LLaVA AI에는 특정 프롬프트 지시사항이 주어져, 조거스트랩 자체(소재, 위치, 각도, 기타 물리적 특성 등)를 우선적으로 기술하는 ‘객체-맥락’ 전략을 사용하도록 설정되었습니다. 그 후 이미지 내의 다른 요소들은 보조적 설명 우선순위로 처리되었습니다. 따라서 이 LoRA를 사용할 때 허리밴드 크기, 다리스트랩, 주머니 등에 대한 구체적인 지시가 더 효과적으로 작동합니다.

기존에 다른 LoRA가 있는데 왜 또 만들었나요? 저속 저출력 + 대규모 데이터셋 접근 방식의 핵심 목표는, 일반적인 개념 기반 FLUX LoRA(고속 학습 방식)에서 흔히 얻는 ‘남자에게 조거스트랩이 어떻게 보이는가’가 아니라, ‘조거스트랩이 무엇인가’를 정확히 이해하는 FLUX LoRA를 만드는 것입니다. 전자의 접근 방식의 핵심 장점은 캐릭터 요소를 거의 수정하지 않는다는 점입니다. 실수하지 마세요. 저는 종종 고속 학습 방식을 사용하며, FLUX는 그 방식으로 학습하는 데 매우 뛰어납니다. 그래서 캐릭터/사람 기반 FLUX LoRA를 만드는 것은 매우 쉽습니다.

핵심 요약: 이 LoRA는 캐릭터/사람 LoRA와 잘 어울리며, 신체나 얼굴을 수정하려 하지 않습니다. 조거스트랩만, 그게 전부입니다.

저는 Replicate의 LoRA 트레이너를 사용하고 있습니다. H100에 빠르게 접근할 수 있고 가격도 합리적이지만, 학습 파라미터 옵션이 제한적입니다. 다른 사이트를 추천하신다면 알려주세요. 현재 방식의 주된 단점은 생성이 매우 쉬운 대신 파라미터 옵션 부족으로 최적화가 어렵고, 그 결과 LoRA 크기가 커진다는 점입니다. SDXL/SD 1.5 LoRA에 적용 가능한 LoRA 최적화 도구는 FLUX 기반 LoRA에는 작동하지 않기 때문에, 현재 이 크기로 제공하게 되었습니다.

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Pony 버전: 최신 버전 v5는 이전 버전과 조거스트랩 관련 다른 개념 LoRA들을 통합하기 위해 만들었습니다. 이 아이디어는 여러 ControlNet이나 특정 체크포인트를 다루는 복잡함 없이 몇 가지 창의적 개념을 가진 LoRA를 만들고자 시작되었습니다. 또한 많은 체크포인트는 조거스트랩이 무엇인지 알고 있지만, 특정 조거스트랩 기반 LoRA를 사용하지 않으면 보통 언더웨어만 생성합니다.

마지막으로, ‘남자에게 조거스트랩이 어떻게 보이는가’가 아니라, ‘실제 조거스트랩 의복이 무엇인지’를 알고 있는 LoRA가 필요했습니다. 단순히 이미지 안에 조거스트랩만을 얻기 위해 복잡한 워크플로우를 사용하지 않아도 되도록 말입니다.

이 LoRA는 다양한 각도에서 조거스트랩을 입은 남성을 생성하거나 inpainting하는 데 향상된 다양성과 품질을 제공할 뿐 아니라, 조거스트랩과 관련된 개념적 생성도 가능합니다.

조합이 가능합니다. 100% 완벽하지는 않지만, 몇 번의 생성으로 일반적으로 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

시점, 색상, 행동, 또는 의복 자체만으로 프롬프트를 작성할 수 있습니다. 모델 갤러리는 생성에 사용된 예시 출력물과 프롬프트를 보여줍니다.

예시:

[pov] [color] [냄새 맡기 / 킁킁] [바닥에 놓인, 얼굴에, 들고 있는, 늘어뜨린] [새어보이는] [인물 없음, 전시] 등. 다양한 방식으로 조합할 수 있지만, 복잡할수록 원하는 결과를 얻기 위해 생성 사이클에서 더 많은 인내심이 필요합니다.

SDXL 버전 6: 전체 이미지 생성 또는 inpainting에 일반적으로 적합합니다. 이전 버전은 일반적으로 inpainting에 더 적합합니다.

Pony 버전: 전체 이미지 생성 또는 inpainting에 적합합니다.

• Pony + Inpainting 관련:
  Pony는 기본적으로 inpainting이 다소 어렵지만, 적절한 체크포인트, 샘플링, 스케줄러 및 LoRA를 사용하면 깔끔하게 처리할 수 있습니다.

  저는 Virile Stallion을 사용하며, Fooocus 및 Krita에서는 Euler A 또는 DDIM + Karras를, A1111/ReActor에서는 기본 Inpaint Anything 확장 기능 또는 일반 Img2img inpaint 방법을 통해 샘플링, 스케줄러 및 체크포인트 값을 조정하여 사용하고 있습니다.

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v1.2

저의 첫 번째 공개 LoRA입니다. 다양한 포즈에 충분히 유연하게 사용할 수 있습니다.

트리거는 'jockstrap'이며, 다양한 색상을 지정할 수 있습니다. 특정 측면(앞면 또는 뒷면)에 집중하려면 jockstrap 앞면 또는 뒷면을 명시하는 것이 도움이 됩니다.

검정 jockstrap, 흰색 jockstrap, 보라색 jockstrap 앞면 등.

jockstrap thong, jockstrap 속옷, 부풀어 오른 jockstrap 등.