Deep Impact - Umamusume Pretty Deby

세부 정보

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모델 설명

업데이트

Pony 모델을 기반으로 인물 LyCORIS를 학습했으며, Pony 계열 모델에 적용 가능합니다.

파라미터는 버전 관련 정보를 참조하세요.

서론

이것은 《우마무스메 프리티 데비》《闪耀优俊少女》의 초기 기획 대충격 캐릭터 LyCORIS입니다.

사용 방법

0.8 정도의 가중치를 사용하는 것을 권장합니다.

요소 오염을 방지하기 위해, 각 카드 이미지에 대해 키워드를 별도로 설정하는 방식을 사용했습니다. 각 일러스트의 키워드는 다음과 같습니다:

트레센 유니폼: tracen_unifrom

승리복: shobofuku

학습 세부 사항

NAI Final을 베이스 모델로 사용하여 약 36장의 이미지를 학습 세트로 사용하고, 동일한 수량의 유사 이미지를 회귀 학습 세트로 사용하여 20 에포크 동안 학습했으며, 최종 스텝 수는 3600단계입니다.

주요 설정 파라미터는 다음과 같습니다:

network_dim=32

network_alpha=32

keep_tokens=1

conv_dim=4

conv_alpha=4

lr="1e-5"

unet_lr="1e-5"

text_encoder_lr="1e-5"

batch_size = 2

optimizer = PagedAdamW8bits

한계점

  • 캐릭터 일러스트의 비대칭 디자인을 정확히 재현하는 것이 매우 어렵습니다. 대체로 무작위 추첨과 수동 보정을 통해 어느 정도 재현 효과를 얻을 수 있습니다.

  • 이미지가 과포화되기 쉬우므로, 이러한 상황이 발생할 경우 가중치 또는 CFG를 낮추는 것을 권장합니다.

Introduction

이것은 《Umamusume Pretty Derby》의 딥임팩트(Depth Impact)의 LyCORIS입니다.

Usage

약 0.75의 가중치를 사용하는 것을 권장합니다.

마킹 과정에서 요소 오염을 방지하기 위해 각 카드 표면별로 키워드를 별도로 설정하는 방식을 사용했습니다. 각 수직 일러스트의 키워드는 다음과 같습니다:

트레센 유니폼: tracen_unifrom

쇼보후쿠: shobofuku

Training Details

NAI Final을 베이스 모델로 사용하여 약 36장의 이미지를 학습 세트로 사용하고, 약 절반의 이미지를 회귀 학습 세트로 사용했습니다. 최종 스텝 수는 3600입니다.

주요 설정 파라미터는 다음과 같습니다:

network_dim=32

network_alpha=32

keep_tokens=1

conv_dim=4

conv_alpha=4

lr="1e-5"

unet_lr="1e-5"

text_encoder_lr="1e-5"

batch_size = 2

optimizer = PagedAdamW8bits

Limitations

  1. 캐릭터 일러스트의 비대칭 디자인을 정확히 재현하는 것이 매우 어렵습니다. 좋은 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 시도와 수동 보정이 필요할 수 있습니다.

  2. 이미지가 과포화되기 쉬우므로, 이러한 상황이 발생할 경우 가중치 또는 CFG를 낮추는 것을 권장합니다.

이 모델로 만든 이미지

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