SECONDARY-CORE (Orange,Green,Purple)

kohya-ss를 사용해 빠른 LoRA를 테스트한 후, 그곳에서 시리즈를 계속해보았습니다. 결과는 매우 불안정하지만 기본 기능은 still 수행합니다.

이것은 무엇을 하나요?
[COLOR+STYLE] 이 LoRA는 보조 색상 hue를 가진 이미지를 생성합니다. 추가 프롬프트 없이 사용하면 스타일도 덜 뚜렷해집니다. 피부 hue(또는 그림자)를 조절해보려 했지만, 결과는 불안정하며 모델에 매우 의존합니다.

트리거는 무엇인가요?
주요 색상 트리거: 오렌지, 녹색, 보라색, 검정, 흰색.
색상은 조합을 통해 커스터마이징할 수 있습니다. 프롬프트의 위치가 색상의 우선순위에 영향을 미치며, 앞에 위치한 색상이 우선시됩니다. 예시는 제 프롬프트를 참조하세요. 다른 색상을 사용할 경우, 그 색상의 hue가 보조 색상에 가까워질 수 있습니다.
옵션 추가 프롬프트: ,1girl, solo, portrait, (color) background, (color) skin
* 추가로 SECONDARY라는 프롬프트도 있지만, 아직 그 기능이 무엇인지 모르겠습니다...😢 알고 계신 분은 알려주세요.

권장 가중치
사용하는 모델에 따라 가중치는 0.3에서 1.2 사이가 적절합니다.
평균적으로 0.7에서 1.1 사이가 더 안정적인 결과를 냅니다.

권장 모델:
RE-LIVE_VIVIDPAST는 색상을 강조하길 원할 때 사용하세요. ⬤⬤⬤
모든 모델은 밝기 결과가 다릅니다. 테스트 기준:
- 대부분의 리얼리스틱 모델은 색상이 어두워집니다. ⬤⬤⬤
- 대부분의 세미-리얼리스틱 모델은 색상이 더 어두워집니다. ⬤⬤⬤
- 대부분의 치비 모델은 색상이 더 밝아집니다. ⬤⬤⬤

CORE 색상 시리즈:

• CMYK-CORE - 청록, 자홍, 노랑, 검정, 흰색.

• PRIMARY-CORE - 빨강, 파랑, 노랑, 검정, 흰색.

• SECONDARY-CORE - 오렌지, 초록, 보라, 검정, 흰색.

• UMBRA-CORE - 빛나는 검정.

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반성: 더 많은 데이터가 더 나은 결과를 의미하지 않기 때문에, 데이터를 훨씬 적게 사용하려 했습니다. 하지만 원하는 결과를 얻지 못해 데이터셋을 40에서 80으로 약간 늘렸습니다. 데이터셋의 색상 선택이 너무 불안정했고, 이는 LoRA에 좋지 않았습니다. 다른 LoRA에서 테스트해보면 최종 색상이 안정적이지 않습니다. 이 LoRA를 다시 방문해 데이터셋을 개선해야 할 필요가 있습니다.