FolderDesign

이 LoRA는 Windows 폴더 디자인을 주제로 한 제 첫 번째 시도입니다.

Civitai의 기본 설정으로 인해 이 모델이 매우 작아지고 데이터셋의 일관성을 유지하지 못했습니다. 약 8시간 안에 더 나은, 더 일관성 있는 모델이 업로드될 예정입니다.

데이터셋은 gpt4-o가 sd-caption-helper(https://sd-caption-helper.vercel.app/)를 사용하여 캡션을 붙인 일관된 Windows 폴더 디자인 215장의 이미지로 구성되어 있습니다.

캡션은 flux에 맞추어 완전한 문장으로 작성되었으며, 그러나 "폴더 아이콘"이라는 단어를 트리거 단어로 사용하는 것이 도움이 될 것으로 예상됩니다.

SD 1.5, SDXL 및 Flux용 LoRA에 대한 제안을 받고 있습니다. LoRA를 제작하면 흥미로울 만한 스타일, 캐릭터, 개념이 있다면 아이디어를 알려주세요.

변경 사항:

버전 1.5:
높은 랭크 크기를 통해 일관성 향상

워크플로우

2,000개 이상의 이미지 중에서 LoRA의 성능을 가장 크게 향상시킬 수 있을 것이라 생각되는 이미지를 선별했습니다.
이미지 캡션 작성을 위해 SD-caption-helper를 사용했습니다.
사용한 프롬프트는 다음과 같습니다:
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이 이미지에 대한 자세한 문장형 캡션을 작성하세요. 불필요한 단어("the" 등)를 피하면서 가능한 한 짧게 유지하세요. 색상, 디자인, 로고, 회사명, 이미지에 나타난 모든 텍스트를 인용부호 안에 명시하세요. 캡션 길이는 40자에서 75자 사이여야 합니다. "이미지"라는 단어는 언급하지 말고 바로 설명으로 시작하세요. 예: "A ...". 과도한 수사적 표현은 피하고, 설명만 제공하세요. 작업 내용을 반복하거나 불필요한 언급은 하지 마세요. 간단하고 평이하게 작성하세요. 전체 프롬프트를 따옴표나 유사한 기호로 감싸지 마세요. 관찰 가능한 내용만 기술하고, 확실하지 않은 가정은 하지 마세요. 가능한 한 단순한 문장을 사용하세요._
버전 1.0은 Civitai Flux 트레이닝을, 버전 1.5는 ai-toolkit을 사용했습니다.