Sweaty Shirt / Armpit Sweat / Pit stains / Wet Spots – PonyXL
세부 정보
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이 버전에 대해
모델 설명
사실 PonySDXL은 겨드랑이 땀 자국이나 옷에 묻은 땀을 제대로 구현하지 못했습니다. 이걸로 해결할 수 있습니다. 이 모델은 겨드랑이 자국에 덜 초점을 맞추고 가슴, 배, 등에는 덜 집중하도록 학습되었습니다.
학습 데이터에는 여성들이 많았지만, 성별과 관계없이 잘 작동합니다.
이것은 제가 이전에 만든 LoRAs의 Pony 버전입니다. 동일한 프로세스를 사용했습니다.
각 버전을 적절히 사용하세요. 애니메이션 버전은 에포크 20, 사실적인 버전은 에포크 18입니다. 게다가 블록 분석도 매우 달라서 두 버전을 모두 공개합니다.
생성 시 기반 체크포인트가 PonyXL 6가 아닌, Pony과 사실적인 요소를 병합한 버전이라면, 제 다른 기본 SDXL LoRA가 이 사실적인 Pony 버전보다 더 나은 결과를 낼 수 있습니다.
권장 가중치는 1입니다.
0.8에서 1.5 이상까지 잘 작동합니다.
이 LoRA는 높은 가중치에서도 잘 작동합니다. 그래서 재조정했습니다. 0.8에서는 효과가 낮고, 1.0에서는 중간, 1.15에서는 높습니다. 하지만 1.5 이상까지도 사용 가능합니다.
저는 자국의 위치를 제어할 수 있는지 시험하기 위해 트리거 키워드만 사용했습니다(효과는 별로 없습니다). 꼭 필요하지 않습니다! 트리거 키워드는 캡션의 첫 번째 태그가 아니었지만, 사용하면 도움이 됩니다.
또한 neg/pos 임베딩(xxx 또는 safe)도 사용했습니다.
트리거 키워드:
s3t on armpit, s3t on chest, s3t on belly, s3t on back
지원 프롬프트:
score_9, score_8_up, score_7_up, (shirt with sweat:1.3), wearing clothes, sweat-spots-smudges
부정적 지원 프롬프트:
score_3_up, score_4_up, score_5_up, black dye, black paint, black smudges, blue paint, yellow paint, worst quality, jpeg artifacts, low-res
더 나은 결과를 위해 Pony용 @prgfrg23 스타일을 사용하는 것을 강력히 권장합니다:
애니메이션용: Smooth 2
사실적용: Photo 2
Loractl과 결합하여 구성이 정확히 적용되도록 할 수 있습니다. LoRA를 0.33%에서 낮은 가중치(0.33)로 시작한 후 점차 증가시키세요.
<LoraName:[email protected],[email protected]>
기반 체크포인트는 “ponyDiffusionV6XL”입니다. Pony 기반 SDXL에서 작동합니다. 학습 시 품질 태그는 사용하지 않았지만, 생성 시에는 사용하시는 것이 좋습니다.
저는 Pony에 익숙하지 않습니다. 애니메이션에는 Pony 자체를 추천합니다.
사실적 스타일: everclearPNYByZovya_v2VAE 또는 Pony 기본 + LoRA 스타일 Photo 2 <Style SDXL_LoRA_Pony Diffusion V6 XL:0.7>.
everclearPNY에는 Photo 2를 사용하지 마세요.
또한, 제 테스트 결과에 따르면 damnPonyxlRealistic_damnV10 같은 병합 모델에서는 이 사실적인 Pony 버전보다 제 표준 기본 SDXL Sweaty Shirt가 더 나은 결과를 냈습니다.
Turbo Pony도 잘 작동했습니다.
표준 생성 시:
Pony에는 높은 CFG가 더 효과적입니다: 7.0
Euler a
현재 LoRA의 문제점:
때로는 “소변을 누는” 것처럼 보일 수 있습니다. 혹은 그로인 부위의 땀. 이는 제게는 장점입니다.
속옷의 땀 자국은 잘 학습되지 않았지만, 작동할 수 있습니다.
고급 학습 설정:
애니메이션 버전: 다음 블록 가중치로 재결합: lbw=0,0,0,0,0.8,0,1,1,1,1,1,1 + (0.1) 제 표준 Sweaty_Shirt_SDXL. 또한 Ostris 도구를 사용해 1.2에서 0.8로 재조정했습니다.
사실적 버전: 다음 블록 가중치로 재결합: lbw=0.125,0,0,0,0.2,0,0.4,1,1,0,1,1 + (0.1) 제 표준 Sweaty_Shirt_SDXL. 또한 Ostris 도구를 사용해 1.2에서 0.8로 재조정했습니다.
애니메이션 버전과 사실적 버전(곧 공개) 모두 동일한 데이터셋(사실적 이미지)으로 학습되었습니다. 하지만 애니메이션 버전은 학습에 애니메이션 이미지가 하나도 없었음에도 불구하고 매우 좋은 결과를 냈습니다.
학습 설정: 1024 해상도, 190장 이미지, 에포크 20(44 중), 지금은 prodigy 1.0, 2단계 폴더, 일정 BATCH 6, rank 8/1, Scale weight norms 1, snr gamma 5, Noise offset 0.0357, 정규화 이미지 없음, Max Token Length 225