Product Design (Tech minimalism-eddiemauro) LORA

세부 정보

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모델 설명

사용 전 주의사항

  • Stabel Diffusion이 어떻게 작동하는지 알아야 합니다. 모델을 실행하기 위한 인터페이스로 Automatic1111을 사용하는 것이 좋습니다.

  • 이 모델은 SD 1.5 모델로 훈련된 것이므로 완벽하지 않음을 인지해야 합니다. 안정적인 생성 결과를 얻기까지 매우 많은 테스트를 거쳐야 했습니다. 향후 더 나은 베이스 모델(예: SD XL)이 출시되면 모델을 개선할 예정입니다.

  • 이 모델은 LORA 모델이므로 체크포인트의 확장 도구로 사용하는 것이 좋습니다. 현실적인 이미지를 복제할 수 있는 데이터셋 모델을 추천합니다.

  • AI 이미지 생성에 대한 설명을 원하시면 제 인스타그램 계정을 팔로우하시기 바랍니다: https://www.instagram.com/eddiemauro.design/

개요

제품 디자인 (테크 minimalism-eddiemauro) LORA: 안녕하세요, 저는 제품 및 자동차 디자이너이며, AI를 테스트하는 것을 매우 기대하고 있습니다. 저는 이 도구가 디자인에 아주 좋은 도구라고 생각합니다. 이 도구(Lora)는 디자인 과정(모양/아이디어 생성)에 매우 유용하지만, 그 이상으로 심미적으로 개선하는 데 큰 도움이 됩니다. 또한 스케치나 3D 모델을 렌더링 스타일로 전환할 수도 있습니다. 저는 기본적인 Lora를 만들고 다양한 체크포인트로 테스트한 결과, 어떤 종류의 '미니멀리즘'이 나왔습니다. 이 스타일은 덜 밝은 색조의 네오퍼크(Neopunk)와 드라스티컬한 테크 스타일을 포함하며, 80~90년대의 오브제 형상을 리ترو 노스피어(Noosphere)에서 차용했지만 어느 정도 미니멀리즘 스타일을 유지합니다(현실적으로는 거의 유지되지 않지만 데이터셋이 체크포인트에게 미니멀리즘 스타일을 부여합니다). 또한 색조는 종종 '리트로' 스타일을 띱니다.

제 작업을 지지하고 더 많은 고품질 모델을 업로드할 수 있도록 도와주시고 싶으시면, 여기를 들어 기부해 주세요. 매우 감사하겠습니다: https://ko-fi.com/eddiemauro

설치 방법

  • 저는 Stable Diffusion 이미지 생성을 위한 최고의 UI인 Automatic1111을 사용하기 때문에, 지역에 설치하거나 Colab 등 다른 호스팅 서비스를 통해 온라인으로 사용하는 것을 추천합니다. 온라인에서 설치 가이드나 동영상을 찾을 수 있습니다. 로컬 설치를 원하신다면 이 튜토리얼 동영상을 참고해 주세요, 그리고 안정적인 인터페이스와 "Microsoft Edge"로 실행하기 위해 최소 6–8GB의 VRAM 그래픽 카드(NVIDIA)를 사용하시는 것이 좋습니다. "Google Chrome"에서는 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 "medvram" 또는 "lowvram" 옵션을 "xformers" 외에도 설치해 보세요(인터넷에서 어떻게 설치하는지 검색해보세요).

  • 이 모델은 LORA 모델입니다. 설치 방법은 이 영상을 참고하세요. 파일을 다운로드한 후 Lora 모델 폴더 내에 넣으면 됩니다. LORA 파일 확장자는 ".safetensor"이며, 대부분의 크기가 체크포인트보다 작습니다(체크포인트는 1GB 이상일 수 있음).

  • LORA 모델을 사용하려면 체크포인트 모델도 함께 설치해야 합니다. 현실적인 시각화나 3D/렌더링에 특화된 모델을 선택하세요.

  • 이미지 생성 시 모든 제 추천사항을 따르셔야 하며, 그렇지 않으면 좋은 이미지 품질을 만들 수 없습니다. 또한 현재 AI 이미지 생성은 여전히 일관성과 완성도 면에서 완벽하지 않으며, 시간을 들여 여러 번 테스트해야 한다는 점을 고려하시기 바랍니다.

이미지 생성을 위한 추천 사항

  • 최고의 체크포인트 모델들: SD 1.5 기반 모델. 반드시 "Noosphere v2"라는 체크포인트를 사용해야 합니다. 먼저 다운로드하고 설치한 후 SD UI에 로드하세요.

  • 활성화 토큰/설명문: 프롬프트 영역에서 첫 번째 단어는 "emauromin" 또는 "emauromin style" 이어야 합니다. 이는 스타일을 활성화하는 필수 조건이며, 그렇지 않으면 정상적으로 작동하지 않습니다.

  • 추가 추천 프롬프트: 프롬프트에서 다음 단어들을 사용해 이미지 생성 품질을 강화할 수 있습니다.

  • 긍정적 공간: "미래지향적, 세부가 매우 정교함, 퍼르즘, UE 5, 컴퓨터 렌더링, 미니멀리즘, 오케인 렌더, 4K"

  • 부정적 공간: "(최악의 품질:2), (낮은 품질:2), (보통 품질:2), 저해상도, ((흑백)), ((그레이스케일)), 잘림, 텍스트, JPEG 아티팩트, 서명, 워터마크, 사용자 이름, 스케치, 애니메이션, 그림, 만화, 중복, 흐림, 반현실적, 프레임 밖, 불미스러움, 비정상적"
    또한 예시 이미지의 메타데이터를 보고 프롬프트를 시뮬레이션해 보세요.

  • 문자 변환/ 임베딩 또는 LORA 도구 추천: 저는 부정적 프롬프트 영역에서 "EasyNegative"가 가장 좋은 문자 변환 도구 중 하나라고 생각합니다. 반드시 사용하시기 바랍니다. 여기에서 다운로드하고 "embeddings" 폴더에 파일을 넣으세요. 또한 "Detail Tweaker"를 사용해 이미지의 세부 정보를 줄일 수 있습니다. 다만, 해당 도구는 체크포인트가 너무 많은 세부정보를 포함하고 있을 때만 사용하세요. 미니멀리즘 톤이 이미 포함된 경우는 사용하지 마세요. 이 도구는 객체의 형태를 크게 바꿀 수 있습니다. 여기에서 다운로드 후 LORA처럼 설치하고, 긍정적 프롬프트 내에 "-0.5" 값으로 사용하세요.

  • LORA 가중치: 저는 모델을 향상시키고자 노력 중입니다. 현재 0.7에서 1 사이의 값에서 잘 작동합니다. 값이 높을수록 미니멀리즘 스타일이 더 강조됩니다. 일부 경우 0.8–0.9가 1보다 더 적합하게 작동합니다.

  • VAE: 사용하는 체크포인트에 따라 달라집니다. 보통은 "vae-ft-mse-840000-ema-pruned"라는 Stable Diffusion 표준 VAE를 사용하는 것이 좋습니다.

  • Clip Skip: 모델은 2로 훈련되었으므로 2를 사용하세요.

  • 스텝 및 CFG 값: 20-40 사이의 스텝과 6-8 사이의 CFG 스케일을 권장합니다. 이상적인 값은 스텝 30, CFG 7입니다. 향후 모델에서는 이 값이 변경될 수 있습니다.

  • 샘플러: 주로 "EulerA", "DPM++SDE Karras", 또는 "DPM++2S a"를 사용합니다. Euler는 더 단순하고 창의적인 결과를 제공합니다. 다른 샘플러도 좋아하시면 실험해 보세요.

  • 배치: txt2img에서 여러 이미지를 생성하려면 4 정도의 값을 설정해 보세요. 그래픽 카드가 좋은 경우 "Batch size"를 사용하면 동시에 4개의 이미지를 생성할 수 있습니다(생성 시간이 증가). 그러나 컴퓨터가 처리하기 어려운 경우 "Batch count"로 변경해 직렬로 4개의 이미지를 생성하고, 더 많은 생성 시간을 소요하세요.

  • 이미지 비율: 512x512, 768x512, 512x768 등의 크기를 사용해 보세요. 다른 비율도 실험해 볼 수 있지만, 더 큰 이미지를 생성하면 스타일이 손상될 수 있으므로 주의해야 합니다. 더 큰 이미지를 원하시면 txt2img 모드에서 hires.fix를 사용하거나, img2img 증가 방법, Ultimate SD Upscale 스크립트 확장 + ControlNet, 또는 GAN 모델을 이용한 업스케일링을 사용하세요.

  • 더 큰 이미지 만들기: Stable Diffusion에서 큰 이미지를 생성하는 방법은 총 4가지가 있습니다. 온라인에서 확인 가능합니다. 첫 번째 방법 **"txt2img hires.fix"**의 경우, 업스케일 모델로 **"4x-UltraSharp"**를 추천합니다. 여기에서 다운로드 후 ".pth" 파일만 추출하여, "ESRGAN" 폴더 안에 넣으세요. hires.fix 옵션에서 "업스케일 비율"을 설정한 후, "노이즈 강도(denoise strength)"를 "0.5-0.7" 사이로 설정하세요. 두 번째 방법은 txt2img에서 생성한 이미지를 선택한 후 img2img 모드로 전환하고, 최소 1.5배 이상의 크기를 늘리며 "노이즈 강도"를 "0.3-0.5"로 설정하세요. 세 번째 방법은 img2img 설정을 그대로 사용하되, ControlNet 확장의 "tile" 모드를 활성화하고, "Ultimate SD Upscale" 스크립트도 사용합니다. 이 방법은 여기서 튜토리얼을 참고하는 것이 좋습니다. 마지막 방법은 txt2img에서 생성한 이미지를 "Extras"로 전달한 후 GAN 모델을 선택하고 확장을 합니다. "4x-UltraSharp" 모델도 사용할 수 있습니다.

  • 창작에 더 강력한 통제력 얻기: 원하는 형태를 더 정밀하게 만들기 위해 ControlNet 확장을 사용하세요. 스케치와 함께 테스트해 보는 것도 가능합니다. "Scribble" 또는 "Lineart" 모드를 사용하세요. 이를 위해 해당 확장을 설치하고 사용 방법을 익히는 것이 좋습니다. 온라인에서 매우 많은 관련 동영상이 있습니다.

  • 이미지 메타데이터용 프롬프트 복사하기: 제 예시 이미지를 여기에서 다운로드하고, Automatic1111의 "PNG info" 탭에 넣어 보세요.

예시 프롬프트:

긍정적 프롬프트:
emauromin style, 미래지향적 소파, 매우 정교한 디테일, 퍼르즘, UE 5, 컴퓨터 렌더링, 미니멀리즘, 오케인 렌더, 4K lora:eddiemauroLora2:0.8

부정적 프롬프트:
EasyNegative, (최악의 품질:2), (낮은 품질:2), (보통 품질:2), 저해상도, ((흑백)), ((그레이스케일)), 잘림, 텍스트, JPEG 아티팩트, 서명, 워터마크, 사용자 이름, 스케치, 애니메이션, 그림, 만화, 중복, 흐림, 반현실적, 프레임 밖, 불미스러움, 비정상적

스텝: 20–40 (EulerA는 20만으로 충분함, DPM++SDE Karras 또는 DPM++2S a는 추천)

CFG 스케일: 6–8 (이상적인 값: 7)

미래 개발 방향

이 모델을 더욱 향상시키기 위한 연구가 이미 진행 중입니다. 현재 이 모델은 512 해상도 이미지로 훈련되었지만, 이후 768(더 큰 해상도)과 다른 구성(예: 캡션, 스텝, 에포크 변경 등)으로 시도할 예정입니다. 이 버전의 모델을 더 향상시켜 보고 싶으시다면, ko-fi에서 계속 지지해 주세요. 더 많은 사람이 지지해 주시면 더 많은 시간을 투자해 모델을 훈련 및 개선할 수 있지만, 그렇지 않으면 불가능합니다.

저는 Ko-fi 회원제 lv.1를 통해 첫 번째 개인 모델을 출시했으며, 이름은 'eddiemauro scene'으로 렌더링용 미니멀리즘 풍경 생성을 위한 모델입니다. 개인 모델에 접근하고 싶으신 분은 지원하고 해당 멤버십에 가입하시면 됩니다. 또한 제품 및 자동차 디자인에 중심을 둔 다른 모델도 더 업로드할 예정입니다.

라이선스

이곳에서 Stable Diffusion 라이선스 링크를 참고하세요. 이 특정 모델의 경우, 이미지 생성에 관계없이 어떤 목적을 가질 수 있으며, 상업적 목적(생성한 이미지 판매 포함)도 허용됩니다. 금지 사항은 다음과 같습니다:

  • 허가 없이 이 모델을 서버나 공개 온라인 사이트에 업로드하는 것.

  • 허가 없이 이 모델을 온라인에서 공유하고, 제 이름을 변경하거나 다른 이름으로 이 모델을 올린 후, 수익을 내는 이미지 생성 서비스에서 사용하는 것.

  • 체크포인트나 다른 LORA와 결합한 후, 공개하거나 온라인에 공유하는 것은 금지됩니다. 이전에 반드시 저와 상의하세요. 향후에는 다음도 금지됩니다.

  • 이 모델이나 이 모델을 사용한 결합 모델을 팔 것.

지원 방법

제 SNS를 팔로우해 주세요. 제 작업 과정과 디자인 팁, 도구를 공유할 예정입니다. 또한 제 웹사이트를 확인해보시고, 디자인 서비스가 필요하시면 프리랜서로 일하고 있습니다.

http://eddiemauro.design/

https://www.facebook.com/eddiemauro.design

https://www.instagram.com/eddiemauro.design

https://www.linkedin.com/in/eddiemauro

https://www.behance.net/eadesign1

이 모델로 만든 이미지

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