SittingMechanicalCat

서문

현재의 임베딩 모델은 다양한 종류의 앉아 있는 기계 고양이를 생성하기 위해 개발되었습니다. 그러나 갤러리에서 볼 수 있듯이, 이 모델은 고양이에만 한정되지 않습니다.

임베딩 모델은 제가 스튜디오 분위기에서 기계 고양이가 포함된 일부 사진을 사용하여 학습시켰습니다. 사진 속 모든 고양이는 앉아 있는 자세이며, 모든 사진의 배경은 안개처럼 흐릿합니다.

모델이 할 수 있는 일

임베딩 모델은 사실적인 것에서 초현실적인 것까지, 사진처럼 사실적인(pseudophotorealistic) 또는 초현실적 사진풍(surreal-photorealistic)의 이미지를 생성할 수 있습니다. 최소한 그것이 모델이 개발된 목적입니다.

모델은 갤러리에 표시된 것처럼 컬러 이미지에 더 적합하게 사용됩니다. 흑백 고양이에는 특별한 효과가 없습니다. 저는 다른 것들보다 컬러를 더 선호합니다.

모델 사용 방법

임베딩 모델은 Hires.fix 및 Denoising Strength의 유무와 관계없이 잘 작동합니다. 가중치는 0.3에서 0.9 사이에서 작동하지만, 최적의 가중치는 0.4에서 0.8 사이입니다. 그 외의 값은 테스트가 필요합니다.

임베딩 모델을 사용할 때는 약간의 인내심이 필요합니다. 제가 임베딩 모델을 처음 사용했을 때의 결과는 매우 불만족스러웠습니다. 하지만 기본 프롬프트를 조금씩 수정하고 설정을 조정하면 인상적인 결과를 얻을 수 있습니다.

장점

임베딩의 가장 큰 장점은 크기입니다. 체크포인트 모델과 비교하면 수 개의 차원 작고, LoRa 모델이나 하이퍼네트워크 모델과 비교해도 작습니다.

모델 진화

같은 학습 이미지를 사용하여 생성한 버전들 사이에서 이미지 품질의 진화를 볼 수 있습니다.

다른 모델들과 달리, 저는 학습 방식을 약간 변경했습니다. 그 결과 강제로 앉아 있는 고양이가 생성됩니다.

모델 학습

임베딩 모델은 로컬 환경에서 학습되었습니다. 하드웨어는 최신 수준은 아니지만, 소프트웨어는 최신 수준입니다.

임베딩 모델 학습에는 이 플랫폼에서 찾을 수 있는 AbsoluteReality 모델을 사용했습니다.

학습에 사용된 모든 이미지는 제가 직접 촬영한 것으로, 단색으로 흐릿한 배경 앞에 앉아 있는 고양이를 보여줍니다.

PickleTensor vs. SafeTensor

AI 웹 UI AUTOMATIC1111로 학습하면 소위 'PickleTensor'가 생성됩니다. 저의 할 일 목록에는 이를 SafeTensor로 개선하는 것이 포함되어 있습니다. 지금까지는 PickleTensor를 합리적인 노력을 통해 SafeTensor로 변환하는 데 성공하지 못했습니다. 시간이 생기면 이 작업을 우선순위에 두겠습니다.

마무리

재미있게 사용하세요! 영감을 얻으세요!

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