Grimm (Hollow Knight)

추가 테스트 후, CFG 스케일을 낮은 수치로 설정해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 5 이하로 유지하는 것을 강력히 추천합니다. 적어도 3.5 - 5 사이의 CFG 값이 이상적입니다. 스텝 수는 크게 영향을 미치지 않습니다.

2024년 2월 6일 추가 수정: 음, 한 가지 명확히 해두고 싶은 게 있는데요, 그림이 CivitAI에서는 정확히 가장 잘 보이지 않을 것입니다.

그는 아티팩트처럼 보이거나, 자신을 애매하게 표현한 모습으로 나타날 것입니다. 저는 이 문제를 어쩌면 어찌저찌 해결하고 싶지만, 일반적인 그림의 이미지를 원하신다면, 이 LoRA를 사용할 때 Stable Diffusion 또는 ComfyUI를 사용하는 것을 단연 추천합니다. 그렇지 않아도 괜찮습니다! 작은 오류가 허용된다면 그대로 사용하셔도 완벽합니다!

CivitAI는 제공된 샘플과 동일한 결과를 내놓지 않습니다. CivitAI는 Stable Diffusion 및 ComfyUI와 다르게 생성합니다. 여러분의 노력을 기울여, 본인만의 스타일과 이미지로 그림을 완성해보세요!

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이 LoRA의 트리거 단어: grimm, 빨간 눈, 특징 없는 다리, 검은 망토.

추가적인 프롬프트 보조 단어(트리거가 아님): 입이 없음, 특징 없는 팔(손가락 없이 생성하고 싶을 경우), 홀로우 나이트, 날씬한 몸집(또는 다리), 빨강과 검정 망토, 검은 손, 검은 망토.

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16장의 이미지로 학습되었습니다. 제가 이 LoRA를 처음으로 이곳과 전반적으로 공개하게 되어 정말, 정말 기쁩니다! 몇 달간 LoRA를 만들어보고 싶었지만, 어떻게 해야 할지 몰랐고, LoRA 학습에 필요한 인내심을 갖출 준비가 되지 않았다고 느꼈습니다.

그래서 대신 CivitAI의 모델 학습 기능을 활용했습니다. 물론 수동으로 LoRA를 만드는 방식에 비해 훨씬 제한적일 수밖에 없습니다. 하지만 제가 게으른 걸까요? 아마도 그렇겠죠. 여러분은 제가 말하는 것을 신경 쓰지 않으셔도 됩니다.

모델을 사용하면서 겪게 될 명백한 문제 중 하나는, 여러분이 배경을 추가하든 말든, 대부분 빨간 배경이 나타난다는 점입니다. 데이터셋에 사용한 이미지 대부분이 빨간 배경이었기 때문에(그림이 그랬으니까요), "red background"를 네거티브 프롬프트에 포함시키는 것이 좋습니다.

또한 꼬리가 나타나는 경우도 종종 있으니, 이것도 네거티브에 포함시키세요. AI가 그의 얼굴에 한쪽 눈당 하나뿐인 디자인과 달리, 여러 줄을 생성할 가능성도 있습니다.

이 모델은 EasyFluff와 매우 잘 어울립니다(아마도 제가 너무 자주 이걸 쓰기 때문일 겁니다-)만, Redwater 체크포인트를 사용하시는 분들에게는 약간 어려움이 있습니다. 하지만 일반적인 모델(퍼리든 아니든)에는 충분히 활용 가능하다고 생각합니다. 그렇지 않다면, 이 LoRA가 어떤 모델에서 가장 잘 작동하거나 가장 나쁘게 작동하는지 알려주세요. 저는 이 LoRA를 공개하며 매우 기대되면서도 엄청나게 긴장하고 있으니, 어떤 피드백이라도 정말 감사하겠습니다. ;_;

아래에 잠깐 풀어놓는 말들입니다.

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사람들은 홀로우 나이트에 헤른넷 말고도 다른 캐릭터들이 더 있다는 걸 알아야 합니다. 저는 홀로우 나이트 캐릭터를 위한 다른 LoRA가 전혀 만들어지지 않았다는 점을 눈치챘습니다(특히 헤른넷만큼이나 인기 있는 나이트를 위한 LoRA가 없다는 게 정말 놀라웠어요). 그래서 생각했습니다. “내가 바라는 변화가 되자.” 그래서 홀로우 나이트 LoRA를 만들기 시작했습니다.

사실, 잘 되기도 하고 안 되기도 했습니다. 덜 알려지고 덜 그려진 캐릭터를 위한 LoRA를 만드는 건 거의 불가능에 가까웠습니다. 수많은 시도를 해봤지만, 모두 반쪽짜리 시도들이거나 AI가 전혀 반응하지 않는 결과들만 나왔습니다. 하지만 솔직히 그건 제 탓이었죠. “올바른 이미지”를 찾는 게 너무 어려웠기 때문입니다. 그러나 그림을 선택한 후, “괜히 해보자!” 하고 마음을 먹고, 데이터베이스에 넣을 적절한 이미지를 약 한두 시간 동안 신중히 찾아냈습니다. 그리고 결과는 놀라운 성공이었습니다. 여전히 해결해야 할 문제는 있지만, 언젠가(충분한 피드백이 모이면 다시 학습해서) 해결할 수 있기를 바랍니다.