Artist: 米山舞 (2D) | YoneyamaMai artist's 2D painting style
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모델 설명
이미지 마 요네야마 (YoneyamaMai) 2D 스타일 LoRA
중문 | 영문 사용 전 읽기 | Read it before use
영어 실력이 좀 부족해서 미안해요.
by fizzballs: https://i.imgtg.com/2023/05/21/OOPtIc.jpg
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서론
이제 완전히 빠져 들었어!
이마지 마 요네야마의 회화 스타일을 모방한 LoRA 모델입니다.
미리보기 이미지を見고 나서 일부 친구들이 “이마지 마 요네야마의 스타일은 흐르는 듯한 머리카락이 아닌가요? 그리고 정말 입체감 있는 느낌이죠?” 라며 묻는 경우가 있을 수 있어요. 다만, 서둘러 그런 결론을 내리지 마세요. 적어도 이 모델은 그런 스타일 외에도 다양한 스타일을 가질 수 있습니다. 아래에서 이 LoRA 모델을 어떻게 사용해서 그런 스타일을 만들어 낼 수 있는지 소개할게요. 차근차근 살펴보죠.
소개
이것은 이마지 마 요네야마의 예술 스타일을 모방하는 LoRA 모델입니다.
처음 미리보기 이미지를 보고 일부 친구들이 “이마지 마 요네야마의 스타일은 마치 물처럼 흐르는 머리카락과 아주 입체적인 느낌 아닌가요?” 라고 묻는 경우가 있을 수 있어요. 그런데 너무 서둘러 결론 내리지 마세요. 적어도 이 모델은 단지 그런 스타일만 다루는 것은 아니에요. 아래 파라그래프에서는 이 LoRA 모델을 사용해 그런 스타일을 어떻게 생성할 수 있는지도 소개할게요. 그럼 계속 읽어보세요.
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이 모델의 훈련에 대해
이 LoRA 모델을 여러 차례 삭제하고 다시 학습시켰으며, 총 1만 번 이상의 훈련을 거쳤습니다. 말한 대로, 직접 훈련해본 적 있는 사람이라면, 이 스타일을 학습시키는 것이 얼마나 어려운지 알 수 있을 거예요. 이마지 마 요네야마는 큰 시점과 비정형적인 동작을 선호하고, 일부 작품은 오히려 추상적인 느낌을 줍니다. 그래서 쉽게 과적합(partial overfitting)이 발생해서 머리카락이 물처럼 흐르거나, 스타일이 너무 추상적이거나, 팔다리가 기형적으로 나타나는 경우가 자주 생기죠. 가중치를 낮춰도 결국 머리카락이 물처럼 흐르는 스타일만 남는 경우도 있습니다. 제가 원하는 건 그런 결과가 아니에요. 저는 이 아티스트의 스타일과 2D 모델의 완벽한 결합을 원합니다. 지금 여러분이 다운로드하고 계신 이 LoRA는 제가 가장 잘 훈련한 버전 중 하나에요. 여전히 일정 부분 문제는 있지만, 진심으로 최선을 다했습니다. 이 모델은 제가 현재 아는 최신 훈련 기법들을 모두 반영했습니다.
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이 모델의 스타일에 대해
이 LoRA 모델의 스타일은 주로 강한 조명과 다양한 라인을 가진 2D 스타일을 보입니다. 이는 이마지 마 요네야마가 참여한 여러 MV와 일러스트에서 학습된 것입니다. 저는 이 스타일을 주요 스타일로 삼는 것이 더 적절하다고 생각합니다. 또한 원하신다면 추가적인 디테일을 넣을 수 있지만, 그때는 라인의 흐름을 제어할 수 있는 능력이 필요합니다.
(이 그림은 LoRA 미리보기 이미지에도 포함되어 있으며, 아래에서도 생성 파라미터를 찾을 수 있습니다)
이 모델의 예술 스타일
이 LoRA 모델의 예술 스타일은 주로 강한 조명과 다양한 선으로 구성된 2D 스타일입니다. 이 스타일은 이마지 마 요네야마가 참여한 여러 미뮤직 비디오 및 일러스트로부터 학습되었습니다. 저는 이 스타일을 주요 스타일로 설정하는 것이 더 적합하다고 생각합니다. 또한 라인의 흐름을 제어할 수 있다면 추가적인 디테일을 더할 수도 있습니다.
(이 이미지에 대한 생성 파라미터는 LoRA 미리보기 이미지에서 찾을 수 있습니다. 아래 동일)
물론, 다양한 물처럼 흐르는 머리카락을 원하신다면, 아래 키워드들을 추가해 이미지를 생성하면 됩니다. 이를 메인 스타일과 분리해 별도로 구성했어요: liquid hair, floating_hair, silver_hair, wind, liquid, water
이렇게 하면 원하시는 "그 스타일"을 얻을 수 있습니다:
물론, 다양한 물과 같은 머리카락을 원하신다면, 아래 키워드들을 추가해 이미지를 생성하면 됩니다: liquid hair, floating_hair, silver_hair, wind, liquid, water. 이렇게 하면 원하는 스타일이 나옵니다.
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유용한 팁
얼굴 중심의 초상화 스타일이나 얼굴에 집중하고 싶은 경우에는 세로 이미지를 사용하지 마세요. 대신 정사각형 또는 가로형 이미지를 사용하세요. 이유는 매우 명확합니다. 심지어 직접 그려도 얼굴 하나만 있는 세로 이미지를 그리는 건 어렵지만, AI는 더더욱 어려울 수 있죠. 만약 꼭 그런 방식으로 해야 한다면 위아래로 두 얼굴이 나올 가능성이 큽니다. 또한, 초상화 훈련 자료 대부분도 정사각형이나 가로형 이미지를 사용하는 편이에요. (물론 운이 좋아서 아주 좋은 결과를 얻을 수도 있긴 하지만요)
선이 지나치게 강하거나, 선이 너무 빽빽할 경우 어떻게 해야 할까요? 이럴 땐 3d, marker_\(medium\), watercolor_\(medium\) 같은 키워드를 하나 또는 두 개 추가해 상황을 개선할 수 있습니다. 길은 만 가지, 사람이 능동적으로 생각하면 문제를 해결할 방법은 늘 찾아내려고 노력할 수 있어요.
가끔 머리카락이 너무 처져서 못마땅하게 보일 수 있는데, 그런 경우에도 silver_hair, wind, hair_undone, hair_half_undone 같은 키워드를 추가해보세요. 더 좋은 결과가 나오지 않나요? 또 간단한 해결책도 있죠. 바로 2.5D Checkpoint 모델을 사용하는 거예요. 제가 보기엔 스타일 모델은 기본을 제공해주는 존재지, 특정 효과를 그대로 표현해주는 것이 아니에요. 좋은 도구는 보통 한계가 있고, 기능이 많을수록 사용법이 동짝입니다.
LoRA의 스타일이 보이지 않는 경우, Checkpoint 모델을 바꿔보세요. 특히 강한 스타일을 내는 Checkpoint 모델은 특히 조심해야 해요. 만일 이미지 생성이 매우 불안정하다면, 역시 Checkpoint 모델을 변경하는 것을 고려하세요.
저는 대부분의 2D LoRA 스타일 모델을 3D Checkpoint 모델로 테스트해보지 않았습니다. 하지만 관심이 있다면 도전해보는 것도 괜찮아요.
만약 badhandv4 (Textual Inversion)를 사용 중이고 생성한 이미지에서 팔다리가 기형적으로 나온다면, 일단 사용을 중단해서 상황을 개선해보세요. 원본 이미지의 팔다리가 제대로 그려지지 않은 경우에만 badhandv4를 고려하세요.
기타 궁금한 점은 댓글로 남겨주세요. 다만 이 모델은 여전히 한계가 있기 때문에, 어떤 문제는 빠르게 해결되기 어려울 수 있어요. 제가 최선을 다해 도와드릴게요. 도움이 필요하면 언제든지 말해줘요.
유용한 팁
초상화 스타일을 원하거나 얼굴에 집중하고 싶은 경우, 세로 이미지를 사용하지 마세요. 대신 정사각형 혹은 가로 이미지를 사용하세요. 쉽게 설명하자면, 심지어 직접 그리더라도 세로로 하나의 얼굴만 있는 이미지를 그리는 건 어려우나, AI는 더욱 어려울 수 있어요. 만약 강하게 막아서 세로를 쓰려 한다면, 주로 위아래로 두 개의 얼굴이 나타나게 됩니다. 또한 초상화 훈련용 데이터는 대부분 정사각형 이미지나 가로 이미지를 사용합니다. (하지만 운이 좋으면 정말 멋진 결과를 얻을 수도 있습니다)
선이 너무 강하거나 너무 빽빽해질 경우 어떻게 해야 할까요? 이럴 땐 3d, marker_\(medium\), watercolor_\(medium\) 등의 키워드를 한 개 또는 두 개 추가하면 상황이 개선됩니다. 길은 수없이 많고, 사람은 능동적으로 사고하기 때문에 자주 다른 방식으로 고민하면 문제 해결에 도움이 됩니다.
가끔 머리카락이 ‘덜렁거리듯’ 보여서 마음에 들지 않을 수도 있는데, 그런 경우 silver_hair, wind, hair_undone, hair_half_undone 등의 키워드를 추가해서 시도해보세요. 훨씬 좋아지지 않나요? 또한 간단한 해결책도 있습니다. 바로 2.5D 체크포인트 모델을 사용하는 거예요. 제가 보기엔 스타일 모델은 기본적인 틀을 제공해주며, 효과를 바로 드러내주는 것은 아닙니다. 좋은 도구는 보통 한계가 있으며, 기능이 많은 것은 사용하기 어렵습니다.
LoRA 스타일이 나타나지 않는 경우, 체크포인트 모델을 변경해보세요. 특히 강한 스타일을 내는 체크포인트 모델을 사용 중이라면 더욱 조심해야 합니다. 출력 결과가 불안정하면 체크포인트 모델을 바꿔보는 것도 좋은 방법입니다.
제가 훈련시킨 대부분의 2D LoRA 스타일 모델은 3D 체크포인트 모델로 테스트되지 않았습니다. 하지만 정말 흥미가 있다면 시도해볼 만합니다.
badhandv4 (Textual Inversion)를 사용 중이며, 생성된 이미지의 팔다리가 비정상적으로 보인다면, 일단 운용을 중단하여 상황을 개선하세요. 원본 이미지의 팔다리가 제대로 그려지지 않았을 경우에만 badhandv4를 고려하세요.
질문이 있다면 댓글에 적어주세요. 다만 이 모델은 여전히 한계가 있으므로, 일부 문제는 빠르게 해결되기 어려울 수 있어요. 최선을 다해 도와드릴 테니, 도움이 필요하면 언제든지 말해주세요.
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모델 주요 정보
권장 가중치: 1 (또는 0.5~1.4)
기반 모델: Anything-5RE
훈련 정보: 총 841장의 원화(크롭 이미지 및 비디오 캡처 포함)를 선별하여, 1072걸음으로 훈련 완료함. 다중 해상도, 지능형 방향성, 단어 분산, 기울기 반복 훈련을 사용함 (정말 끝까지 해봤고, 수작업 태그는 절대 불가능함)
기타 제안: EasyNegative. 또한, 팔다리 기형이 생긴다면 다른 시드로 다시 그리면 됩니다.
모델 주요 정보
권장 가중치: 1 (또는 0.5~1.4)
기반 모델: Anything-5RE
훈련 정보: 총 841장의 원화(크롭 이미지 및 비디오 캡처 포함)를 선별하여 1072단계 훈련 완료. 다중 해상도, 지능형 방향성, 단어 분산, 기울기 반복 훈련 적용 (이건 진짜 다 시도 해봤으며, 수작업 태그는 절대 불가)
추가 제안: EasyNegative. 경우에 따라 다리 기형이 발생하면 다른 시드로 다시 그려보세요.
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