새로운 워크플로우를 사용하여 더 많은 HQ 데이터셋 강화 이미지를 적용한 향상된 버전입니다. 이제 저는 얼굴 정확도를 측정하는 워크플로우를 사용하고 있으며, 데이터셋은 98% 이상의 일관성을 기준으로 구성했고, 유연하면서도 90% 이상의 출력을 생성하는 에포크 버전을 선택했습니다. 제 견해로는 결과가 꽤 좋습니다.
아직도 CivitAI의 학습 플랫폼을 다양한 매개변수로 시험 중입니다. 결과의 품질, 정확도, 유연성 측면에서 훨씬 나아졌습니다.
Nobody 기반의 사실적인 모델 실험 중
SDXL 트리거: patherpcook
Pony 트리거: patcnby
