Terok Nor (LoRA)
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모델 설명
If you enjoy my models and want to help support my releases, I always need a coffee :)
쉿...티론에게는 이걸 말하지 마요!
이건 제가 2.1 체크포인트와 동일한 데이터로 훈련한 새로운 LoRA 버전입니다. 제 2.1 체크포인트 와 매우 다른 동작을 합니다! 원본 이미지와 비슷한 고해상도 결과를 원하신다면, 그 모델이 더 좋습니다. 이 모델은 해상도를 조금 희생하지만, 등장인물과 개념은 유지하면서 훨씬 더 나은 품질로 개선됩니다. 앞으로 이 버전을 추천합니다.
제 허락 없이 재게시하거나 타 사이트에 공유하지 마세요. 합성(merged)하거나 다른 작업을 하고 싶으시면 자유롭게 하셔도 됩니다. 다만 공개적으로 공유하거나 판매하는 것은 절대 금지합니다. 또한 이 모델을 애매하거나 부적절한 방식으로 사용하지 마시고, NSFW 콘텐츠는 본인만의 몫으로 두어 주세요 (저는 이 모델을 그런 방식으로 훈련하거나 시도하지 않았습니다).
제 결과물을 공유해 주세요!
이 모델은 What We Left Behind의 리마스터 영상 촬영물을 기반으로, 1.5 기반 모델에 768 해상도로 훈련되었습니다.
이 LoRA는 거의 모든 기반 모델에 조합하여 사용할 수 있으며, 추천 모델은 아래 이미지에서 확인하시기 바랍니다 (아직 테스트 중입니다):
Dreamlike Photoreal – 가장 정밀한 원본 쇼/훈련 데이터 표현 (제 경험상 가장 정확)
Realistic Vision – 가장 유연한 모델, 사실적인 인물과 드라마틱한 분위기
Cine Diffusion – 극적인 애날로그 필름 감성, DS9 영화처럼 보이게
추천하지 않는 모델 (아직 테스트 중) -
- ChilloutMix – 인물의 일관성 문제
이 모델의 잠재력을 최대한 끌어내려면 프롬프트 엔지니어링이 필수입니다. 모든 이미지 결과는 프롬프트 인페인팅 없이, ControlNet 등도 사용하지 않았으며, 일부 편집도 하지 않았습니다. 이러한 기법들을 더해 사용하시면 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 다양한 응용 분야를 위해 제가 공유한 결과물에는 모든 프롬프트와 네거티브 프롬프트가 포함되어 있습니다.
이 모델과 제 체크포인트 버전의 장단점 비교
장점
높은 유연성. 다른 모델과 자유롭게 조합 가능
인물 표현이 훨씬 좋아지며, 더 적은 프롬프트로도 충분
대부분의 해상도에서 유연하게 작동
다른 1.5 LoRA, TIs 등과도 호환 가능
단점
원본 스타일의 일관성 손실
기본 1.5 모델에서 성능 부족
모델마다 결과가 매우 다름
유니폼, 배경 등 개념적 일관성 낮음
제 기본 프롬프트입니다. 이는 제가 훈련 데이터에 붙인 태그 기반입니다 (해당 사항은 선택 사항입니다):
- sdn, [클로즈업/미디엄/와이드] 시점의 [인물 또는 물체], [종족], [성별*], [표정*], [바이오란/스타플릿/카드시안] [업무/과학/명령/보안] 유니폼*, [조명 설명어 (균일한 빛/대비 조명 등)*, [내부/외부], [장소 (업무실/행성 표면)], [배경 (흐릿한/보기 창/패널 등)* lora:diffusiondesign_SDN_LoRA_1.12:1.0
처음 키워드로 "sdn" 사용하세요. 기술적으로 필수는 아니며, 때때로 훈련 데이터의 외형이 지나치게 강조될 수 있지만, 개념과 인물의 일관성을 더 잘 유지합니다.
LoRA 스케일은 0.25~1.0 구간에서 잘 작동합니다. 사용자 프롬프트에 따라 크게 다릅니다.
"스타 트렉", "DS9", "스크린샷" 등을 추가하여 특정 개념을 보다 강조할 수 있습니다.
일반적인 사용에는 CFG 7이 좋습니다. 원본과 거리가 있는 개념은 높은 CFG 값을 사용하세요. 때때로 결과가 너무 강렬하고 대비가 강해지는 경우가 있습니다. 원본 영화의 색감을 되살리고 싶다면 CFG를 5~6으로 낮추세요.
네거티브 프롬프트는 보통 더 시각적으로 매력적인 결과를 만드는 데 도움이 됩니다. 제 개인적 추천은 다음과 같습니다:
- 나쁜 해부학, 비율 불균형, 흐릿함, 복제 얼굴, 비정상적, 왜곡, 중복, 과도한 팔, 손가락, 사지, 다리, 뭉친 손가락, 비현실적인 비율, 긴 목, 비정상적인 사지, 팔/다리 부족, 변형된 손, 변이, 분해, 비정상적인 모습, 프레임 밖, 잘못 그린 손, 잘못 그린 얼굴, 손가락 과다, 추한 외모
물론 일부 상황에서는 비정상적이거나 추한 결과를 원할 수도 있으므로 필요에 따라 조정하세요. "흐릿함"은 원본 훈련 데이터의 자연스러운 흐림을 줄이기 때문에 선택 사항입니다 (예: "흐릿함"을 네거티브로, "균일한 빛"을 양성으로 사용해 선명함을 유지).
특히 스타플릿 유니폼은 키워드로 입력해야 됩니다. "바이오란 보안 유니폼", "스타플릿 명령/과학/업무 유니폼"처럼요. 스타플릿 유니폼은 색상이 정확히 나오지 않을 수 있지만, 필요시 채우기(Inpainting)로 보완 가능합니다. 또한 "빨간색, 검정색, 회색"과 같은 표현으로 전략적으로 강조하는 것이 좋습니다. 스타플릿 유니폼에서는 원래는 아예 등장하지 않는 워프의 벨트(지하실 띠)가 때때로 나올 수 있으므로, 원하지 않으시면 “벨트”를 네거티브로 추가하세요.
컨퍼런스 배지와 핑크는 때때로 채우기(Inpainting)로 가장 잘 됩니다. 배지가 중복되어 나타날 수 있으며, LoRA 내에서 배지의 등장이 예측하기 어려울 수 있습니다.
초기 훈련 시 바이오란 코 뾰족한 부분이 모든 종족, 특히 인간에게 지나치게 강조됩니다. 너무 많이 나온다면 "(bajoran:1.2)"를 네거티브로 사용하세요. 필요 시 채우기로 쉽게 제거 가능합니다.
배우 이름을 넣는 것만으로도 인물을 훨씬 더 잘 구현할 수 있으며, 특히 마일스, 에즈리, 노그, 리타 등에 효과적입니다. 보통 누구에게나 추천드립니다.
"아름다움", "근잔함" 등을 추가하면 이미지의 외관이 훨씬 좋아집니다.
바이오란
"vedic"을 사용하면 어느 정도 유사한 외형을 얻을 수 있지만, 실제 인도 문화적 요소로 치우쳐지는 경향이 있습니다. 이를 완화하려면 "Indian"을 네거티브로 사용하는 것이 도움이 됩니다.
카이 윈을 훈련에 반복했음에도 불구하고 결과에 자주 등장하지 않습니다.
카드시안
- 가락, 구르 님, 기타 카드시안을 기반으로 훈련했지만, 실제로 구분되는 결과가 나오지 않습니다. 대부분의 결과가 다카트와 유사합니다.
변신형
- 올바르게 만들어내기 위해 많은 로딩을 해야 합니다.
페렌지
훈련에 쿼얼크, 로姆, 노그, 이스카 등을 사용했음에도 불구하고 구분이 잘 되지 않습니다. 배우 이름을 반드시 포함해야 합니다. 노그가 가장 잘 나옵니다.
강한 "페렌지" 의복을 원한다면, 네거티브 프롬프트에서 "uniform"을 사용해보세요.
인간
시스코가 가장 잘 훈련된 주제입니다.
훈련 데이터에 포함되었음에도 불구하고 케이코는 잘 나오지 않습니다.
자이크 시스코와 캐시디 예이츠는 훈련 데이터에 포함되어 있으나, "페니 존슨 조엘러드" 추가 시 캐시디만 잘 나오며, 이 대사가 막지 않도록 주의하세요.
젬후다르
- 훈련은 했지만 제대로 완성되지 않았습니다. 불행하게도 거의 비슷한 모습만 나올 뿐입니다.
클링온
와프는 훌륭하게 나옵니다. 나머지는 그렇지 못합니다.
와프의 벨트를 만들고 싶다면 "sash"를 프롬프트에 추가하세요. 다른 인물에게도 생성 또는 채우기로 가능합니다.
와프의 이마는 비정상적으로 나오지만 쉽게 채우기로 수정할 수 있습니다. 코는 무작위로 빨개집니다. 원인은 모르겠습니다.
트릴
반점이 잘 드러나지 않습니다. 채우기 또한 어려움. 예를 들어 ((피부에 레오파드 반점))처럼 시도해보세요.
자드지와 에즈리는 훈련 데이터에 포함되었지만, 실제 생생하게 나오려면 배우 이름이 필요합니다. Unfortunately, 배우 이름이 반점의 수를 줄이기도 합니다. 반점은 LoRA에서 더 잘 나옵니다.
보르타
- 다양한 보르타를 훈련했지만, 모델은 빛 피부와 검은 머리의 인간, 거의 귀만 따라 싸워냅니다. 이 부분은 더욱 훈련이 필요하거나, 프롬프트 엔지니어링이 필요합니다.
기타 종족
- 안도리안, 벤지트, 베타로이드, 볼리안, 오리안, 바이크, 로무런 등은 훈련하지 않았습니다. 일반 훈련 데이터가 알고 있는 다른 임베딩이나 키워드로 일부는 나타날 수 있습니다.