假装拆东西2D fake disassemble 2D

세부 정보

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모델 설명

내가 당신의 지원을 받고 싶다면, WeChat 계정 tangtuanzhu를 통해 연락 주세요. 지원을 받을 수 있어야 전기료와 그래픽카드를 계속해서 사용할 수 있습니다. 제 다른 모델은 여기에 있습니다: ttplanet Creator Profile | Civitai

제 샘플 이미지를 다운로드하여 webui에서 프롬프트를 가져오세요. 왜인지 몰라도 Civitai 사이트에 프롬프트가 제대로 표시되지 않습니다!!

Please download my samples to get the prompt in webui, for some reason, it did not show up on Civitai site!!

첫 100회 다운로드를 위해, 댓글을 남기기 전에 다시 올바른 파일을 다운로드해 주세요....

Hires fix is highly recommended!

推荐一定要高清修复!

이 loha는 물체를 분해하거나 2D로 배열할 수 있습니다. 하지만 제 훈련 집중점이 전자기기와 기계 제품이기 때문에, 이 카테고리에 대해 더 나은 구조를 보여줍니다. 음식이나 의류 같은 물체는 분해는 가능하지만 성능은 일반적입니다. 사용 전에 Lycoris 사용 설명서를 꼭 읽어주세요. 일반적인 LoRA 플러그인이 아닌 별도의 방식으로 사용해야 합니다. 추천 모델은 다음과 같습니다:

이 loha는 물체를 분해하고 2D로 배열할 수 있으며, 제 훈련 중 집중된 부분이 전자기기와 기계 부품이기 때문에 이 카테고리에 대해 더 나은 구조를 보입니다. 음식이나 의류 같은 물체에도 시도해보실 수 있지만 성능은 일반적입니다.

추천 모델:

  1. rev animated — 과학 기술적 분위기가 뛰어나며, 구조보다는 분위기 중심입니다. 과거 느낌의 스타일! 하지만 구조적 정밀도는 낮습니다.

  2. realistic vision 2/0 — 배열이 매우 정돈되어 있으며, 강박성 장애를 가진 분들이 좋아할 만큼 정교한 레이아웃!

  3. Perfect world — 균형 잡힌 성능을 제공합니다

  4. 더 재미있는 모델들을 발견하셨다면 알려주세요. 제가 테스트해 보겠습니다!
    용도를 지정해 주세요. 적극적으로 탐색해 보고 알려주세요!

사용 방법 how to use:

주의, webui에 LyCORIS가 내장되어 있지 않기 때문에 사용 전 반드시 플러그인 설치가 필요합니다.

https://github.com/KohakuBlueleaf/a1111-sd-webui-locon

이후 기존 LoRA 호출 방식을 사용하시면 됩니다. 예: lora:miniatureWorldStyle_v10:0.6

제 태그를 사용하시려면 LoRA 이름을 반드시 확인하세요. 제 로컬 파일 이름과 다운로드한 버전의 이름이 다릅니다!!

Reminder: if you want to use my tag, please check the lora name, see if it is consistent to what you downloaded!!! my local file name does not match the online version!!!

모델에 따라 0.6~0.9의 가중치를 권장하지만, 1은 사용하지 마세요. 대부분 과도하게 과적되어 폭발적인 결과가 발생합니다.

사용 방식:

disassemble\(ttp\)을 트리거로 사용하고, lora:loraname:0.7로 LoRA를 호출한 후, 분해하고 싶은 물체를 입력하세요. 자연어로 물체를 설명하는 것이 가장 좋습니다.

no humans는 반드시 포함되어야 합니다!!

no humans must been in prompts!!!

simple white background는 추천드립니다!!

simple white background is recommended!

모델에 따라 0.6~0.9 사이의 가중치를 사용하세요. 그러나 1은 사용하지 마세요.

disassemble\(ttp\)을 트리거로 사용하고, lora:loraname:0.7를 통해 LoRA를 호출한 후, 분해하고 싶은 물체를 입력하세요. 자연어로 물체를 설명하는 것이 가장 효과적입니다.

이 모델로 만든 이미지

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