Experimental 🧪 by Huggy

💡 사이트에서 모든 내 모델을 찾으려면 "huggy"를 검색하세요.

💡 올해 초(2024년) Civitai는 백엔드를 A1111에서 ComfyUI로 전환했습니다.这意味着您无法再使用去年的提示词或种子来生成相同的图像。最好移除所有权重值，从头开始。

📒 이는 복잡한 대형 LoRA입니다. 다음 표를 읽어주세요!

📒 모든 것이 진행 중입니다:

보시다시피, 저는 다양한 에포크, 학습률 및 자원으로 제작된 유사한 LoRA를 많이 업로드했습니다. 각 LoRA는 미세하게 독특하며, 향후 품질(과도한 선명도/글리치/미완성), 훈련 자료에 대한 유사성, 캐릭터 특징(몸통 왜곡, 눈의 품질 저하, 부자연스러운 외관)을 체계적으로 비교할 예정입니다.

📒 유용한 팁:

• 안정적인 결과를 원한다면 에포크가 7 이하인 LoRA를 사용하세요. 예: V03E06. 다만, V03E10과 같은 고에포크 LoRA는 훈련 소스와의 유사성이 더 뛰어납니다.

• 대부분의 작업은 Civitai(A1111 백엔드)에서 생성되었습니다. ComfyUI 기반 생성기를 사용하는 경우, 기존 프롬프트나 파라미터를 재사용하지 말고 새로 시작하는 것이 좋습니다(태그의 모든 가중치 값을 제거하세요).

• 먼저 베이스 모델을 확인하세요. Pony 기반 LoRA는 대부분의 SDXL 체크포인트에서 작동하지 않으며, 반대도 마찬가지입니다.

• 일부 LoRA는 여러 트리거 코드(aaXXXxx, aaXXXxx 등)를 포함하여 다른 스타일/캐릭터를 나타냅니다.

• 최적의 결과를 얻으려면 매번 트리거 단어를 최소한으로 사용하세요;

• CFG는 4.5(복잡한 장면)에서 7.5(단순한 장면) 사이로 설정하세요;

• 애니메이션 스타일의 경우, Euler a 샘플러로 19단계부터 시작하세요. 결과에 만족하면 고해상도 보정/얼굴 보정을 사용하여 품질을 향상시키고(Euler을 29로 설정하세요);

• 사실적인 사진의 경우, DPM++2M Karras 샘플러를 사용하고, 근접 얼굴 촬영은 30단계 이상, 전신 촬영은 35단계 이상을 권장합니다.

• 모든 생성에 대한 보편적인 프롬프트/LoRA 가중치는 존재하지 않습니다. 사실적인 체크포인트에 애니메이션 스타일/캐릭터 LoRA를 사용할 경우, LoRA 가중치를 0.7 등 낮은 값부터 시작하세요. 샘플 이미지에 표시된 LoRA 가중치는 최근 버그로 인해 실제 값과 무관하게 항상 1로 표시됩니다.

• 단계 수 설정(모든 태그의 가중치)은 프롬프트의 복잡성과 밀접하게 관련되어 있습니다. 결과에 손가락이나 사지 같은 추가 물체가 나타난다면, 단계 값(및 LoRA 가중치)을 낮추세요. 반대로, 물체가 사라지거나 품질, 질감, 현실감이 떨어진다면 단계 값을 높이세요.

• 프롬프트를 작성하고 생성을 기다리는 것은 미스터리 소설을 펼쳐보는 것과 같습니다. 다음에 어떤 전환점이 올지 전혀 예측할 수 없습니다. 이는 AI 모델의 무한한 가능성을 탐색하는 방식입니다. 원하는 정확한 결과를 얻으려면 각 태그에 적합한 어휘를 찾아야 하며, 각 단어 자체가 다양한 동의어를 가진 모호한 변형입니다.

• 훈련 자료는 주로 단일 캐릭터에 초점을 맞추고 있으므로, 커플 이미지를 생성하려 할 경우 예상치 못한 결과가 나올 수 있습니다. 이를 해결하려면 여러 인물을 포함해 훈련된 추가 LoRA(예: ExpressiveH)나 포즈 LoRA를 사용해야 합니다. 좋은 다인 LoRA는 커플, 쓰리스, 또는 그룹의 다양한 포즈를 포함해야 하며, 이는 매우 어려운 작업입니다.

📒 다음 버전에서 수정할 사항:

1. Pony 기반으로 훈련하면 SDXL 기반보다 다양한 결과를 얻을 수 있지만, 프롬프트에 인간 1명과 동물 1마리가 포함될 경우 Pony는 두 종을 혼합하는 경향이 강합니다. source_pony, source_furry를 부정적 프롬프트에 입력해도 도움이 되지 않습니다. 이 문제를 해결할 방법이 있을까요?

2. 훈련 자료 수량을 ???개 이하로 줄이세요. 이는 제 LoRA 전체에 공통된 문제로, 너무 많은 훈련 이미지는 결과 품질을 저하시킵니다. 소스 이미지의 품질이 더 중요합니다.

3. 훈련 소스 해상도를 높이세요.

4. 훈련 단계를 1000으로 줄이세요. 낮은 에포크 LoRA가 더 안정적인 결과를 제공한다는 것을 확인했습니다.

📒 Illustra V04E03 체크포인트 평가

이 LoRA 복합체는 11개(목표는 100개)의 고유한 스타일과 포즈를 포함합니다. 현재 이 LoRA 복합체에 추가할 아이디어 목록이 있습니다. 소스 이미지를 준비하는 데 엄청난 시간이 소요됩니다. 각 LoRA는 글리치를 수정하기 위해 2~15회 반복이 필요합니다. 출시 전에 온라인에 존재하는 모든 체크포인트로 LoRA를 테스트하고 싶지만, 제가 사용하는 버즈가 금방 바닥나 버렸습니다. 관심이 있다면 버즈를 기부해 주세요.

📒 미러링

Modelslab 및 yodayo와 같은 몇몇 사이트가 제 모델을 봇으로 미러링하고 있음을 확인했습니다. 특히 SeaArt는 다운로드 및 생성 수치가 매우 높습니다.

1. 모델을 미러링하는 것에는 문제가 없습니다. civitaiarchive와 같은 사이트는 항상 그렇게 해왔습니다.

2. 사용자가 모델을 다운로드하는 것을 차단하고 유료 온라인 서비스로 유도하는 것은 저에게 문제가 됩니다.

3. 저작권을 주장하거나 사용자에게 생성물의 소유권을 부여하는 것도 문제가 됩니다. 이 모델들은 오픈소스 기반으로, 제한된 소유권 데이터로 훈련된 오픈소스 모델입니다. 누구도——저를 포함하여——저작권을 주장할 수 없습니다. 감사의 표현만으로 충분합니다.