SR-Omega

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세부 정보

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모델 설명

SR-Omega는 몇 가지 정성껏 선택된 체크포인트/믹스를 결합한 모델로, 반현실적인 이미지를 생성하는 데 도움을 주는 것을 목적으로 합니다.

이 모델은 기존 SR-Alpha의 업데이트를 목표로 했으나, 제가 보기에 이 믹스의 출력 품질은 기존 모델과의 차이가 지나치게 커서 이를 동일하게 분류하기 어렵다고 판단됩니다. 이 모델로 생성된 이미지들은 더 낮은 비율과 높은 생일감이 강화되어 있으며, 기존 모델보다 훨씬 더 현실적인 비율을 지녔다고 느낍니다.

이 믹스는 아래의 모델/믹스들의 조합으로 구성되어 있습니다:

V1:

V2:

V3 및 V4:

V5:

가장 좋은 결과를 얻고자 한다면 인페인팅(Inpainting)을 강력 추천하며, 이 믹스의 전체 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다. 별도의 인페인팅 모델은 필요 없습니다. 얼굴 복원(GFPGAN)을 사용하여 출력물의 생생함을 약간 더 강조했습니다. Codeformer도 괜찮은 성능을 보이지만, 결과물의 스타일에 간섭이 발생하고, 조절된 가중치에서도 프롬프트에 내재된 얼굴 세부 정보를 지나치게 흐리게 만들 수 있습니다.

권장 설정:

  • 샘플링 방식: DPM++ 2M Karras, DPM++ 2S a Karras, 또는 Euler A

  • 샘플링 단계: 20–30

  • CFG = 7–10

  • 노이즈 제거 강도 = 0.3–0.5 (img2img/인페인팅)

* 특정 특징/영역의 외형을 극적으로 변화시키고 싶을 때에만 0.4 이상의 노이즈 제거 강도를 사용합니다. 주로 손이 너무 변형되어 낮은 노이즈 제거 강도로는 복구가 어려울 경우에 이 기능을 사용합니다.

추천 임베딩:

VAE:

사용된 리소스들의 각각 원작자에게 출처를 밝힙니다.

이 모델로 만든 이미지

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