Mobius: 편향 제거 확산 모델의 최첨단을 재정의하다

Mobius는 도메인 비의존적 편향 제거 및 표현 재정렬의 경계를 확장하는 확산 모델입니다. 완전히 새로운 구조적 해체 프레임워크를 활용하여, Mobius는 다양한 스타일과 도메인에 걸쳐 이전에 없던 일반화 능력을 달성하며, 별도의 비싼 초기 학습을 필요로 하지 않습니다.

제작: [https://corcel.io/]

도메인 비의존적 편향 제거: 혁신적인 접근법

도메인 비의존적 편향 제거는 Corcel이 개발한 새로운 기술입니다. 이 혁신적인 방법은 다양한 도메인에 걸친 일반화 능력을 제한하지 않으면서 확산 모델에 내재된 편향을 제거하는 것을 목표로 합니다. 기존의 편향 제거 방법들은 보통 특정 도메인이나 스타일에 집중하여, 새로운 또는 이전에 본 적 없는 맥락에 적응하는 데 어려움을 겪는 모델을 만들어왔습니다. 반면, 도메인 비의존적 편향 제거는 모델이 다재다능하고 적응력 있는 상태를 유지하면서도 편향이 없음을 보장합니다.

도메인 비의존적 편향 제거의 핵심은 구조적 해체 프레임워크에 있습니다. 이 프레임워크는 별도의 초기 학습 없이 편향과 표현을 정밀하게 재조정할 수 있도록 합니다. 이 혁신적인 접근법의 기술적 세부 사항은 곧 공개될 연구 논문 “구조적 해체: 확산 모델의 도메인 비의존적 편향 제거”에서 논의될 예정이며, 이 논문은 Corcel.io 웹사이트 및 과학적 출판을 통해 제공될 것입니다.

도메인 비의존적 편향 제거를 적용함으로써, Mobius는 이미지 생성 분야에서 공정성과 중립성을 새로운 기준으로 제시하면서도 다양한 스타일과 도메인에 대한 뛰어난 적응력을 유지합니다.

최첨단을 능가하다

Mobius는 몇 가지 핵심 분야에서 기존 최첨단 확산 모델을 능가합니다:

• 편향 없는 생성: Mobius는 다른 확산 모델에서 흔히 발견되는 내재된 편향을 거의 완전히 제거한 이미지를 생성하며, 모든 도메인에 걸쳐 공정성과 중립성의 새로운 기준을 설정합니다.
• 뛰어난 일반화 능력: 광범위한 스타일과 도메인에 대한 압도적인 적응력을 바탕으로, Mobius는 일관되게 최고 품질의 결과를 제공하며 이전 모델들의 한계를 초월합니다.
• 효율적인 미세 조정: Mobius 기본 모델은 특정 작업이나 도메인에 맞춘 전문 모델을 생성하는 데 우수한 기반을 제공하며, 다른 최첨단 모델에 비해 훨씬 적은 미세 조정과 컴퓨팅 자원이 필요합니다.

권장 설정

• CFG: 3.5 ~ 7

  • 극한의 사실성과 피부 디테일: 3.5
  • 예술적, 애니메이션, 초현실주의 등: 7

• CLIP 스킵: -3 필요

• 샘플러: DPM++ 3M SDE

• 스케줄러: Karras

• 스텝: 50

• 해상도: 1024x1024

프롬프트 향상을 위해 아래 키워드를 사용하는 것도 고려해 주세요: best quality, Masterpiece