InnoVision

InnoVision은 애니메이션 및 반실제적 이미지 생성을 위한 일반 목적의 베이스 모델입니다. 다양한 병합 및 미세 조정 기술을 사용하여 일러스트 스타일에서 ¾ 실사 스타일까지 다양한 아트를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 danbooru 태그 스타일 프롬프트(예: 1girl, from side)와 자연어 스타일 프롬프트 모두를 지원하며, 두 방식을 결합하면 가장 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

표시된 샘플 이미지의 90%는 추가 시도 없이 일반적인 테스트 프롬프트로 단 한 번에 생성되었습니다. 이는 모델의 실제 성능을 정확하게 반영하기 위한 것입니다. 더 나은 결과를 얻으려면 재시도하고 더 고급적인 프롬프트 전략을 사용하세요.

이 모델의 장점은 SD1.5 스타일의 "샷건" 프롬프팅을 지원한다는 점입니다. 또한, 제가 출시한 다른 대부분의 모델들처럼 ADetailer/FaceFix에 크게 의존하지 않지만, 여전히 사용을 권장합니다. 이 모델은 종종 꽤나 양질의 손을 생성합니다.

출력 스타일 제어

필요에 따라 다음 프롬프트를 긍정/부정 프롬프트 필드에 사용하세요:

• anime/anime style/2d/thick lines

• realistic/realism/hyperrealism/3d/photograph/volumetric lighting

일부 테마는 "애니메이션 공간"에서 더 잘 작동하고, 반대로 일부는 "반실제적 공간"에서 더 잘 작동합니다.

권장 기본 부정 프롬프트:

worst quality, low quality, deformed, bad anatomy

더 고급스러운 부정 프롬프트를 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

샘플에 사용된 Web-UI 설정

기본 설정:
Steps: 30
Sampler: Euler a
Scheduler: Automatic
CFG scale: 9 (필요에 따라 조정)
Clip skip: 1 또는 2
WxH: 896 x 1280
Hires fix는 적용되지 않았으며 필요하지 않지만, 실험해볼 수 있습니다.

고급 설정:
Token merging ratio: 0.5
Downcast alphas_cumprod: True

풍경의 경우 DPM2 Karras를 사용하고, 설정에서 “Extra noise multiplier for img2img and hires fix”를 0.07로 설정하는 것을 권장합니다. 이 설정은 denoise 0.4와 CFG 12, 그리고 하드웨어가 지원하는 비율로 이미지 크기를 조정할 때 img2img와 함께 사용하세요. 업스케일 모델보다 더 나은 결과를 제공합니다.

참고 사항

이 모델은 애니메이션, 포토리얼리즘 등으로 미세 조정하기 위한 좋은 베이스가 될 수 있습니다. 두 스타일 모두를 포함하고 있기 때문입니다. 모델이 처리할 수 있는 개념이 많기 때문에 결과가 매우 우수할 수 있으므로, 미세 조정 과정에서 이 모델을 사용하신다면 알려주세요. 저는 개인적으로 이 모델을 내 미세 조정 프로젝트에 사용할 예정이므로, 향후 출시될 해당 모델들도 기대해주세요!

이 모델은 명시적인 NSFW 콘텐츠에는 테스트되지 않았습니다. 결과는 다를 수 있습니다.

레시피

우수한 AlbedoBase XL - v2.1과 제가 출시한 실험적 perturbator 모델 GloryToAllMankind - v1.0 (GTAM)을 0.5 비율로 단순 병합한 결과입니다.

Perturbation 병합은 제가 개발한 방법으로, 일반적으로 사용 불가능하거나 과장된 타겟 모델을 생성하여 병합 대상 모델의 능력을 확장하는 방식입니다. 두 모델을 병합하면 각각 단독 사용할 때보다 프롬프트 준수도가 향상되었습니다.

GTAM을 자신의 선호하는 모델과 병합해보세요!