cascade_lab

■ 도라를 40만 장의 이미지 데이터셋으로 학습했습니다.

이것은 Cascade 3.6B용으로 설계되었습니다.

■ 학습 데이터 (52.58 KB): 여기에는 내 추론 워크플로우, OneTrainer 학습 설정 및 팁이 포함된 README도 포함되어 있습니다. 이를 확인하면 Cascade에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.

■ 이 도라는 주로 Cascade 3.6B 기본 모델에 적용되도록 설계되었지만, 다른 사람이 미세 조정한 모델에도 사용할 수 있다고 생각합니다.

■ 도라는 여러 해상도(768, 1024, 1280, 1536px)로 학습되었습니다.

이 때문에 매우 유연한 추론이 가능합니다. 내 워크플로우에서는 3200×4800px 해상도로 이미지를 생성할 수 있습니다.

■ 이 해상도를 달성할 수 있었던 것은 ClownsharkBatwing이 개발한 확장 기능, 모델 및 워크플로우 덕분입니다. 그는 Cascade의 열성적인 탐색가이며, 그의 노고가 없었다면 이 학습을 완료할 수 없었을 것입니다. 이 기회를 빌려 감사의 마음을 전합니다.

물론, 이 도라는 확장 기능 없이도 표준 Cascade 워크플로우와 함께 사용할 수 있습니다. 그러나 개인적으로 ClownsharkBatwing의 방식이 더 직관적이라 선호합니다.

■ 그 외에도 Cascade에 기여한 많은 사람들이 있습니다. 그들의 노고 덕분에 저는 여전히 추론과 학습을 실험할 수 있습니다. sote, R35ON4NCE, ultrapixel, resonance_lite_r1 등 Cascade의 가능성을 탐색하며 뛰어난 결과를 공유해주신 모든 분들에게 진심으로 감사드립니다.

■ 이 도라는 Danbooru 태그로 학습되었습니다.

추론 시, 안정적이고 고품질의 결과를 생성하는 경향이 있는 tipo를 사용하여 자동 태그 생성을 권장합니다.

학습 과정에서 캐릭터 태그도 포함되었지만, 강조하지는 않았습니다. 따라서 인기 캐릭터를 생성할 수는 있지만 보장되지 않는다고 보시는 것이 좋습니다.

프루닝된 모델 bf16 (6.2 GB): 이는 중간 단계에서 저장한 DoRA 백업입니다.
어떤 경우에서는 중간 버전이 더 나은 결과를 생성할 수 있으므로 시도해보시기 바랍니다.

학습 데이터 (52.58 KB): 추론 워크플로우, 학습 설정 및 팁