Put a Cock Ring On It! (ZIT, FLUX Kontext, FLUX, PDXL & SDXL)

🎶 좋아한다면, 꼭 콕 링을 달아라! 🎶

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FLUX1-Kontext 버전: 약 142장의 다양한 유형과 각도에서 추출한 이미지로 제작되었습니다. 학습 시 ‘[x] 콕 링을 [x] 재질에 추가’라는 지시를 사용했습니다. 명시된 재질은 가죽, 금속, 고무이며, 물론 발광하는 재질도 포함되었습니다(왜 안 있겠습니까? AI 이미지 편집이므로 초현실주의 요소를 추가해도 괜찮죠).

FLUX1-D 버전: 이 버전은 저의 다른 Flux 잭스트랩 LoRA와 유사한 학습 방식을 채택했습니다. 약 500개 이상의 HD 이미지 데이터셋을 사용하며, LLaVA 프롬프트 캡셔닝 파라미터를 동일하게 적용해 객체 + 맥락 중심으로 학습했습니다. 데이터셋이 작아서 모델 크기도 작아졌지만, 현재 사용 중인 Replicate 트레이너 외에 더 많은 파라미터를 지정할 수 있는 더 나은 온라인 트레이너를 찾고 있어 LoRA 출력을 더 최적화하고자 합니다.

이전 Pony/SDXL 버전에서 사용한 정제된 데이터셋을 동일한 저속·저강도 학습 방식으로 활용했습니다.

캡셔닝 전략을 조정한 후 이 버전은 꽤 안정적으로 작동합니다. 이전에 출시하지 않은 다른 버전들은 결과가 불안정했지만, 이 버전은 일관성 있고 예측 가능하기 때문에 여기에 공유하게 되었습니다.

처음에는 엄격한 인페인팅 전용 모델로 만들려고 했지만, 콕 링 외에도 남성 생식기를 적당한 수준으로 생성할 수 있다는 점을 발견했습니다. 이는 객체-맥락 학습 캡셔닝의 주요 초점이 아니었음에도 불구하고 캡셔닝 과정에서 ‘peen’이라는 단어를 명시해야 했기 때문으로 보입니다. 따라서 전체 이미지를 생성할 때(‘hole 이미지’?)

아래의 텍스트를 번역할 수 없는 한, 계속해서 번역을 진행합니다.

(비교적 긴 텍스트이므로, 일부 문장은 자연스럽게 연결되어 번역됩니다. 전체를 이어 번역합니다.)

생성 시 부족하거나 공포스러운 생식기 이미지가 나오는 경우, 남성 해부학을 잘 아는 Flux 모델을 사용하거나, 가장 간단한 방법으로 ‘peen’ LoRA를 추가하는 것을 추천합니다(이 LoRA는 다른 모델과 잘 어울립니다). 저는 일반적으로 후자의 방식을 선호합니다. 만약 이 방법이 효과가 없다면, 마지막 수단으로 2차 인페인팅을 시도해보세요.

재질(플라스틱, 고무, 가죽, 금속 등)과 색상을 지정할 수 있습니다. 이전 데이터셋에 발광하는 콕 링이 포함되어 있었기 때문에, 이 모델로도 발광 효과를 줄 수 있습니다. 배터리 필요 없어요! 어때요?

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Pony/SDXL 버전: 가죽, 금속, 플라스틱 등 다양한 스타일을 지원하며, 색상도 지정할 수 있습니다. 기본 트리거는 간단합니다: 'cockring'이지만, '분홍색 스팽글이 달린 노란색 가죽 콕 링'이나 '코발트 블루 금속 콕 링'처럼 창의적으로 구성할 수도 있습니다.

이 LoRA는 거의 인페인팅 전용으로 설계되었습니다. 전체 이미지를 생성할 때도 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 원하는 이미지를 먼저 생성한 후에 콕 링을 추가하는 방식이 훨씬 더 효과적이라는 것을 발견했습니다. 일반적으로 0.6–1.0의 가중치가 잘 작동하지만, 결과는 상황에 따라 다를 수 있습니다.

인페인팅 LoRA로 제작되었지만, 전체 이미지 생성에도 사용 가능합니다. 단, 캐릭터 기반 LoRA와 동시에 사용할 경우 상세도가 영향을 받을 수 있으므로 유의하세요.

-- 업데이트: Pony v1 --

많은 베이스 체크포인트가 이미 콕 링 개념을 인지하고 있는데, 왜 Pony 버전을 만들었을까요? 대부분의 현실적인 Pony 체크포인트는 자체적으로 콕 링을 생성할 수 있지만, 다양한 재질을 처리하지 못하거나, 다양한 시점에서의 생성이 어렵습니다. 그래서 이 버전을 만들었고, 재미를 더하기 위해 발광 재질도 추가해봤습니다. lol