FLUX_WAM V1 - Wet and Messy (WAM) Sploshing

이것은 제 WAM/Sploshing LoRA의 첫 번째 버전입니다.

이 LoRA는 제 컬렉션에서 선별한 400장의 WAM/Sploshing 이미지로 학습되었습니다. 이미지 세트에는 건지, 커스터드, 오트밀 장면이 혼합되어 있으며, 피사체는 다양한 옷과 코스튬을 입고 여러 포즈와 위치에서 촬영되어 다양성 있는 데이터 세트를 제공합니다.

LoRA는 자연어 프롬프트와 가장 잘 작동합니다. LoRA를 사용하기 위해 특별한 트리거 단어가 필요하지 않습니다. 피사체의 위치, 포즈, 그리고 사용하는 물질만 명시하면 충분합니다. 최상의 결과를 얻으려면 물질이 피사체와 어떻게 구체적으로 상호작용하는지 설명해 보세요.

Flux가 개념 학습에 매우 뛰어나다는 것을 확인했습니다. 이 LoRA는 세 가지 물질로 학습되었지만, 진흙과 같은 다른 물질로도 잘 작동할 수 있습니다.

설정 측면에서 LoRA는 0.5에서 1 사이의 강도에서 잘 작동하지만, 저는 보통 0.5에서 0.7 사이의 가중치를 사용하는 것을 선호합니다.

여러 사람을 원할 경우, 특히 무작위 이름을 지정하는 것이 도움이 됩니다.

저는 가이던스 3.0-5, 단순 Euler 스케줄, 40단계로 샘플링했습니다.

일반적인 샘플러는 모두 잘 작동하며, 제가 주로 사용하는 샘플러는 Euler Simple/Beta와 Deis/ddim_uniform입니다. 보통 30단계를 실행하지만, 20-40단계도 괜찮습니다.

이 LoRA는 전체 정밀도 t5/clip 조건부로 학습되었습니다. FP16과 FP8을 테스트했으며, 사용하는 시드에 따라 뛰어난 결과를 얻을 수 있었습니다.

피드백 환영합니다.