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DEAD OR ALIVE 5의 이 나오토라

트리거 단어: naotora ii

이 모델의 학습 및 생성된 이미지는 오직 학습 목적으로만 사용됩니다.

축적된 경험을 바탕으로 재학습하여 옷 세트를 추가하고, 데이터셋의 일부 태그를 수정했습니다. 그러나 데이터셋의 규모가 커질수록 관리가 점점 어려워집니다.

• 모델의 출력은 체크포인트에 크게 의존할 수 있습니다.

• 위의 이미지에서 예제 프롬프트를 찾을 수 있습니다.

• 제 프롬프트는 기본적으로 [캐릭터 특성] + [스타일] + [표현] + [의상] + [카메라 및 동작] + [배경] 순서로 구성되며, 필요에 따라 삭제하거나 수정할 수 있습니다.

• 모델의 3D 스타일을 줄이려면 부정적 프롬프트에 '3D'를 추가하세요.

• 'realistic', 'realism' 같은 태그를 추가하면 캐릭터의 특징이 향상됩니다.

• 권장 가중치: 1~0.6, 캐릭터 외모가 원하는 대로 나올 때까지 조정하세요.

• 더 나은 성능을 위해 업스케일이 필요합니다. 업스케일 값은 약 1.3, 노이즈 제거 강도는 0.2를 권장합니다.

• 전신샷 등에서는 얼굴 왜곡이 쉽게 발생할 수 있습니다. 얼굴 왜곡이 발생하면 ADetailer를 사용해 수리하는 것을 고려하세요.

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이 버전은 데이터셋 태그를 최적화하여 제가 제공하는 태그를 통해 이 캐릭터를 더 쉽게 재구성할 수 있도록 했습니다.

현재 "미코 옷"으로 생성된 이미지가 흐릿해지는 경향이 있으며, 이는 데이터셋의 이미지 품질이 낮기 때문일 가능성이 있습니다.

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예제 태그는 위의 이미지에서 확인할 수 있습니다. 예제에 있는 lora:naotorali-000070 등의 태그를 lora:naotorali로 교체해야 합니다.

데이터셋은 주로 DOA5의 스크린샷과 DeviantArt의 사용자 rolance가 제작한 모델에서 수집되었습니다.

이번에 약 140장의 이미지를 수집했으며, 대부분은 XPS 모델의 다양한 각도에서 촬영한 스크린샷입니다. 이 방식으로 학습된 LoRA 모델은 잘 작동합니다.

현재의 주요 문제는 태그 주석이 충분히 정확하지 않다는 점입니다. 때로는 제가 제공한 태그로 이 캐릭터의 여러 옷 세트를 완전히 재현할 수 없습니다. 또한 학습 과정에서 태그 지정에 많은 실수를 했다는 것을 알게 되었습니다. 이 문제들은 향후 수정될 수 있습니다.

이 캐릭터를 위한 추가 옷 세트는 더 많은 학습을 통해 포함할 수 있지만, 이는 나중에 다룰 주제입니다.

약 10년 전을 떠올리면, 당시 이러한 캐릭터의 2차 창작을 하기 위해서는 주로 두 가지 방법이 있었습니다: 그림을 그리거나, 인터넷에서 관련 모델을 찾아 포즈를 설정한 후 렌더링 소프트웨어로 렌더링하는 것이었습니다. 이 과정을 통해 일주일에서 두 주 안에 한 세트의 이미지를 만들어내는 것만으로도 명작으로 여겨졌습니다. 지금은 이런 작업의 대부분의 시간이 모델 학습에 소요되며, 짧은 시간 안에 수십 세트의 이미지를 생성할 수 있으므로 이전보다 수십 배 빠르고, 이미지 품질도 원본에 거의 근접합니다. 이 성과에 대한 가장 큰 공로는 기술 발전 외에도 온라인에서 정보를 공유해 준 창작자들에게 있습니다.