이 모델의 학습 및 생성된 이미지는 순전히 학습 목적으로만 사용됩니다.

나는 아무것도 하지 않았습니다. 저는 단지 운반부일 뿐입니다.

위의 이미지에서 예제 프롬프트를 찾을 수 있습니다.

권장 가중치: 1.0~0.6, 캐릭터의 외모가 귀하의 요구 사항을 충족할 때까지 필요에 따라 조정하세요.

업스케일 값 권장치는 약 1.5~2.0입니다(특히 전신 이미지인 경우). 노이즈 제거 강도는 0.2입니다.

좋은 표현을 달성하려면 프롬프트 단어의 지속적인 조정이 필요합니다.

모델이 흐릿해지는 경향이 있다면, 모델의 가중치를 조정하여 이를 완화할 수 있습니다. 부정 프롬프트에 'score_6,score_5,score_4,'를 추가하고, 긍정 프롬프트에 'highly detailed,highres'를 추가하는 것도 효과적입니다.

20240725

데이터셋이 더 선명한 이미지로 교체되었으므로, 이제 모델이 더 나은 성능을 발휘할 것입니다.

여전히 일부 과적합 문제가 있습니다.

20240721

모델 성능을 향상시키기 위해서는 더 나은 이미지 데이터셋이 필요하다고 생각합니다.

데이터셋의 품질이 충분히 좋지 않아 모델이 흐릿해지는 경향이 있으며, 이는 모델의 가중치를 조정하여 완화할 수 있습니다. 부정 프롬프트에 'score_6,score_5,score_4,'를 추가하고, 긍정 프롬프트에 'highly detailed,highres'를 추가하는 것도 효과적입니다.

팁: 이 방법은 CIVITAI의 기사에서 읽었습니다(어떤 기사인지는 기억나지 않습니다). 원래 데이터셋에는 전신 또는 등면 이미지가 포함되지 않았기 때문에, 이 문제를 해결하기 위해 유사한 스타일의 전신 및 등면 이미지를 추출하여 데이터셋에 추가했습니다. 이후 캡션 작업 때 이미지의 특징만 태그하고 트리거 단어는 추가하지 않았습니다. 학습 후 모델의 학습 효과가 좋았고, 캐릭터가 전신 및 등면 이미지로 정상적으로 표시됨을 확인했습니다.