Memoria | Candid Vintage B&W Photos
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모델 설명
중요:
LoRA를 활성화하려면 반드시 xyzVntg라는 키워드를 사용해야 합니다. 잊어버릴 수 있으니 파일명에 트리거 단어를 추가해두었습니다. 예시 프롬프트:
xyzVntg lora:Memoria_xyzVntg:1, 캐andid 포트레이트 사진, 따뜻하고 친절한 눈빛, 기쁨 가득한, 시네마틱, (선명한 초점:1.1), 4k --neg 만화, 그림, 일러스트
개요:
1910년대부터 1960년대까지의 수많은 캐andid한 개인 및 가족 포트레이트를 포함한 97장의 물리적 고대 사진을 스캔한 데이터셋을 기반으로 학습된 Memoria는 당시 사진들에 흔히 나타나는 먼지, 긁힘, 마모 등을 정확히 재현합니다. 기본적인 흠집을 넘어서, 이 사진들이 가족 구성원들이 촬영한 경우가 많았기 때문에, 의도치 않게 초점이 흐릿해진 장면, 어색한 프레임 구성, 그리고 시대 특유의 우유처럼 흐릿한 보케와 미세한 렌즈 왜곡 등이 종종 나타나며 최종 결과물에 독특한 매력을 더합니다. 제 새로운 접근 방식 덕분에 스캔된 데이터셋 자체는 매우 선명하며, 어떤 상황에서도 이미지 품질이 선명하게 유지됩니다. LoRA의 편안한 범위를 벗어나 시도해도 괜찮습니다. 저는 이 LoRA로 훌륭한, 때로는 약간의 비정상적인 시네마틱한 결과물도 만들어냈으니, 자유롭게 실험해보세요.
이 모델을 만들면서 정말 즐거운 시간을 보냈고, 많은 것을 배웠습니다. 이미지 품질 측면에서 이 모델은 지금까지 제가 만든 최고의 모델입니다(더 나은 스캐너 + 더 높은 dpi). 게다가 최근 200장 이상의 추가 사진을 스캔하여 데이터셋에 추가할 계획이므로, 향후 업데이트에 주목해주세요!
권장 설정:
LoRA 가중치: 1의 최대 강도가 매우 잘 작동합니다.
모델: v1-5-pruned-emaonly (학습에 사용), realisticVisionV5.1 (VAE), realisticVisionV20_20, ProtoGen_X3.4-pruned-fp16
Clip skip: 1
해상도: 학습 데이터는 768x768이며, 512 x 1024까지의 표준 해상도는 모두 잘 작동합니다. 1024 x 1024에서는 품질이 떨어지는 경향이 있습니다.
샘플러: DPM ++ 2M SDE Karras, DPM SDE Karras, DPM++ 2M Karras, DPM ++ 2S a Karras
스텝: 20-30
CFG: 7-8
예시 프롬프트:
모델: v1-5-pruned-emaonly
스텝: 20, 샘플러: DPM++ 2M Karras, CFG 스케일: 8, 시드: 183580767, 크기: 456x680
하이레스 수정: 2배 확대, 확대기: 4x_NMKD-Superscale-SP_178000_G, 하이레스 스텝: 20, 노이즈 감소: 0.36
긍정적 프롬프트: xyzVntg lora:Memoria_xyzVntg:1, 캐andid 포트레이트 사진, 따뜻하고 친절한 눈빛, 기쁨 가득한, 시네마틱, (선명한 초점:1.1), 4k
부정적 프롬프트: 만화, 그림, 일러스트
데이터셋 다양성에 대한 참고사항:
사용된 데이터셋의 불행한 특징 중 하나는 인종적 다양성이 심각하게 부족하다는 점입니다. 이는 사진이 촬영된 시대적 배경과 당시 카메라 장비에 접근할 수 있었던 인구 집단의 제한 때문이므로 당연한 결과이지만, 언급할 가치가 있습니다. 기본적으로 흰색 피부를 가진 얼굴이 대부분 나타나지만, 다른 피부색과 민족적 배경을 명시적으로 지정하거나(심지어 다른 언어로 구글 번역해도) 매우 잘 작동한다는 것을 발견했습니다. 출력물의 다양성을 원하신다면 이를 시도해보세요.