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지침을 읽지 않으면 모델이 작동하지 않습니다

FluffyRock Unbound는 Fluffyrock Unleashed v1.0을 기반으로 하여 확장되고 선별된 e621 데이터셋을 사용하여 학습되었으며, Nvidia Labs의 EDM2에서 영감을 받은 학습 방식을 적용한 파인튜닝 모델입니다.

이 모델은 상세한 성적 표현을 생성할 수 있으며, 미성년자는 사용하지 않아야 합니다. 일반적으로 요청이 없으면 성적 표현을 생성하지 않습니다.

모델 학습에 대한 자세한 정보 및 고품질 임베딩과 태그 자동 완성 목록을 포함한 추가 리소스는 Huggingface 페이지에서 확인하실 수 있습니다: https://huggingface.co/RedRocket/Fluffyrock-Unbound

프롬프트 가이드

이 모델은 e621 태그를 쉼표로 구분하여 학습되었으며, 밑줄은 사용하지 않습니다. 아티스트 이름 앞에는 "by"가 추가되었습니다. 끝에 쉼표를 사용합니다.
예시 프롬프트: solo, anthro, female, wolf, breasts, clothed, standing, outside, full-length portrait, (detailed fur,) by artist name,

• 토큰 절약을 위해 일부 태그가 줄여졌으므로 가능하면 태그 자동 완성 파일을 사용하세요.

• 대부분의 보라색 "저작권 태그"는 모델에서 제거되었으므로 dreamworks, how to train your dragon, toothless와 같이 쓰지 말고 단순히 toothless만 입력해야 합니다.

• 드문 태그는 자동 완성 파일에서 제외되어 잘못된 기대를 주지 않습니다.

Automatic1111 Stable Diffusion WebUI 지침

모델과 해당 .yaml 파일을 models/Stable-diffusion/ 폴더에 넣으세요. .yaml 파일 없이 모델이 제대로 작동하지 않습니다.

CFG Rescale 확장을 사용해야 할 가능성이 높습니다: https://github.com/Seshelle/CFG_Rescale_webui 모든 경우에 대해 0.7 설정이 적절합니다.

최적의 결과를 얻으려면 설정 -> 샘플러 매개변수로 이동하여 "샘플링을 위한 노이즈 스케줄"로 Zero Terminal SNR을 선택하고, Karras 스케줄을 사용한다면 sigma max를 160으로 설정하세요.

최신 버전의 A1111 사용자는 기본 sigma max로 KL Optimal 스케줄 또는 AYS 스케줄을 사용하는 것을 권장합니다. 이는 더 적은 스텝으로도 우수한 결과를 생성합니다.

ComfyUI 지침

모델 체크포인트를 models/checkpoints 폴더에 넣으세요. 선택적 Boring-E621 임베딩은 models/embeddings에 넣으세요.
이 모델은 zero-terminal-SNR과 V-prediction을 사용합니다. 올바르게 구성하려면 ModelSamplingDiscrete 노드를 사용하세요.

KarrasScheduler와 zsnr을 사용하는 경우 sigma_max를 160으로 설정하세요. 기본 KSampler Karras 스케줄에서 zsnr을 사용하지 마세요. 이 경우 sigma_max가 올바르게 설정되지 않습니다.