Stripclub Girls and Atmosphere

이름에서 알 수 있듯이, 스트립클럽 배경과 조명을 갖춘 스트립클럽 여자들입니다.

Waifu 또는 Blip 스타일 태그가 작동합니다. 예: Tittyclub, Woman posing
그 후에 자세, 인종, 여성의 얼굴 유형, 인원 수, 복장 유형, 자세 유형 등을 추가할 수 있습니다.

학습에 사용된 예시 태그(Blip 캡셔닝으로 자동 생성됨):

Tittyclub, three women in fishnets sitting at a bar
Tittyclub, two women in fishnets posing for a picture

Tittyclub, two women in tights posing for a picture

네거티브 프롬프트는 Ruined Fooocus가 자동으로 처리했습니다.

생성은 너무 제한적이지 않으며, 이 공식을 100% 따를 필요는 없습니다. 제가 시도한 바에 따르면, 기본 프롬프트나 1girl, posing on couch, braided ponytail, pink bikini 같은 태그도 효과가 있습니다.

CivitAI에서 500장의 이미지로 학습했습니다. Google Colab에서 Kohya SS로 1200장의 이미지로도 학습했으며, 결과는 비슷합니다. 하지만 제 경험상 CivitAI로 학습한 모델이 얼굴과 복장 표현에서 더 나은 성능을 보여 추천합니다. Kohya SS는 더 많은 이미지로 학습되었기 때문에 자세나 다양성 측면에서 더 많은 가능성을 가질 수 있습니다. 두 버전을 모두 게시하므로 선택하실 수 있습니다.

저는 Fooocus MRE와 Ruined Fooocus만 사용합니다. 얼굴 품질 측면에서는 Ruined이 가장 우수했지만, 얼굴이 좋지 않은지 직접 확인해보셔야 합니다. 왜 MRE가 몇 번은 얼굴을 망쳤는지 이유를 알 수 없습니다. SDXL과 SD15는 피시넷(망원복) 표현이 좋지 않으며, 시도는 하지만 부정확성이 뚜렷하게 드러납니다. 학습 이미지 대부분이 피시넷 스타일의 복장을 포함했으며, 완전히 나쁜 것은 아니지만 이 모델은 피시넷 표현에 어려움을 겪습니다.

추천: Jibmix, Juggernaut, Hassaku XL — 이들은 제가 많이 테스트한 모델이기 때문입니다. 하지만 이건 개념 LoRA이므로 대부분의 SDXL 체크포인트에서 작동할 것입니다. 다만, 현실적인 스타일의 체크포인트가 더 나은 것 같습니다. Pyros는 잘 작동하지 않으며, Pyros는 제가 가장 좋아했던 모델이었지만 업데이트가 필요할 수 있습니다.

CivitAI 학습자에게는 최소한 1000장의 이미지와 그에 대응하는 캡션을 업로드할 수 있도록 해주셨으면 합니다. 현재 업로드 제한은 전체 파일 1000개이며, .txt 파일도 이 숫자에 포함됩니다. 1000장의 이미지를 업로드하는 건 가능하지만, 그 후 캡션을 수동으로 입력해야 한다는 의미입니다. 이는 가능하지만, 학습자는 매우 빠르므로 저는 모든 LoRA 제작을 Google Colab이 아닌 CivitAI에서 수행하는 것을 선호합니다. 하지만 이미지와 캡션 파일은 별도로 카운트되어야 하며, 그렇게 되면 실제로 1000장의 이미지와 그 캡션 파일을 모두 업로드할 수 있습니다.