Tutu/Ballet outfit - LoHa

0.3-1.0 범위의 웨이트를 사용하여 생성하세요: lora:Tutuv220:1.

리본 스커트의 일관성과 품질 향상을 시도하여 개선된 데이터셋과 새로운 학습 설정을 적용하였습니다.

제가 생성물을 보관한 방법:

txt2img: DPM++ SDE Karras, 20 스텝, 512x512(너비나 높이가 커질 경우 768까지 가능), 얼굴 복원 기능 켜기 (설정에서 CodeFormer 웨이트 1.0 사용), Hires-fix 활성화, 원본 크기의 두 배인 1024x1024로 설정하고 선호하는 업스케일러와 노이즈 제거 값 0.4, CFG 7. 이후 img2img로 전송!
img2img: DPM++ SDE Karras, 20 스텝, 얼굴 복원 기능 켜기 (CodeFormer 웨이트 1), 1536x1536으로 재조정, CFG 7, 노이즈 제거 값 0.3-0.7 사이로 조절 (이미지 향상 정도에 따라), 동일한 프롬프트 유지! img2img/인페인팅 결과에 만족하면 확장 기능으로 전송.
확장 기능: 3배 확대 (최종 크기 4608x4608, 샘플용으로 x3를 사용했으나 추천 크기보다 낮게 설정하는 것이 좋음), 업스케일러 1 - FatalAnime 4x, 업스케일러 2 - SwinIR 4x이며 시각화 투명도 0.10, GFPGAN 시각화 0.10, CodeFormer 시각화 0.10.

혹시 제 버전 이름 에 대해 궁금한 분이 계시다면: v{버전}.{학습 에포크 수}

내 작업을 응원하고 싶으시다면 아래 Ko-Fi 페이지를 확인해 주세요.

LoRA 의뢰 받고 있습니다! -> Fiverr

이 모델은 thesauceer 의 데이터셋에서 재학습된 버전이며, 그의 Tutu LoRA 버전 중 하나입니다. 그의 원작을 꼭 확인해 주세요! 그는 데이터셋을 공유해 주셔서 매우 감사합니다.

긍정적: lora:Tutuv320:0.5(tutu)

또는 V2.20 버전을 시도해 보세요: "리본 장식 치마", "겹쳐진 치마", "미니 치마".
상의를 완전히 생성하지 못할 경우, 프롬프트에 "레오타드", "탄크탑", 또는 "복부가 덮인 상태"를 추가해 보세요.

일부 경우에서 LoRA 또는 태그 강도를 조정해야 결과가 잘 나오는 것을 확인할 수 있습니다. 기본적으로 대부분의 경우 "리본 장식 치마"로 설정됩니다! 데이터셋이 서로 다른 개념들 사이에 완전히 균등하게 분할되지 않았습니다.

샘플 이미지는 Hassaku로 생성되었습니다.

모든 부정적 임베딩은 쉽게 찾을 수 있습니다. 샘플 이미지에는 프롬프트도 포함되어 있어야 하며, 이미지 오른쪽 하단의 작은 아이콘을 클릭하면 볼 수 있습니다.

이 모델은 thesauceer가 제공한 45장의 512x512 이미지, 20에포크, Animefull-final-pruned를 학습 모델로 사용해서 훈련되었습니다.

다른 태그는 Waifu Diffusion 1.4 Tagger로 생성되었습니다.

정렬

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