Lucid Citrus Pony
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모델 설명
Lucid Citrus Pony은 모델 병합, UNet 편향, 텍스트 인코더 편향에 대한 연구와 실험을 통해 탄생한 반리얼한 모델 컬렉션입니다. 궁금한 점이나 토론이 있으시면 망설이지 마시고 연락해 주세요. 모델이 마음에 드시면 긍정적인 리뷰를 남겨주세요. 시간을 내어 주셔서 감사합니다!
현재 모델
Kiwi (최신)
세부적인 페어리 형제
제 Lucid Citrus 시리즈의 최신 모델이자, 동물 귀를 가진 동료들을 위한 기여작: Kiwi. 사실 키위는 엄밀히 말해 감귤류가 아니며, 저도 엄밀히 말해 페어리가 아니었고, 원래 이 모델을 만들 계획이 없었습니다. 그러나 새로운 모델 병합 방법을 시험해보기 위해 도전적인 목표를 설정하고 싶었습니다. 이는 여러 차례의 3차 병합과 꼼꼼한 LoRA 병합 층(심지어 Kohya SS의 LoRA 병합 스크립트를 CUDA 대응으로 재작성할 정도)의 결과입니다 — 모든 과정은 다른 반리얼 모델들의 페어리 요소를 포착하면서 인간 요소를 배제하기 위한 노력이었습니다. 목표는 "body fur" 및 "no humans" 태그에 무거운 가중치를 사용하지 않아도 인간 피부와 페어리 얼굴의 혼합 문제를 피하면서, Clementine이 현실적인 동물 및 페어리 생성에서 보여주던 약점을 보완할 수 있는 신뢰할 수 있는 반리얼 모델을 만드는 것이었습니다.
Clementine
만능 스포츠맨
이 모델은 여러 리얼리스틱한 포니 모델들의 3차 병합과 몇 가지 스타일리시한 2.5D 모델들과 가볍게 가중치 병합한 결과물입니다. LoRA 샘플링을 위한 신뢰할 수 있는 기본 리얼리스틱 모델을 찾던 중, 이 모델에 매우 만족했습니다. 많은 태그를 인식할 수 있는 지식이 풍부하며, 다른 반리얼 모델들처럼 후처리를 많이 필요로 하지 않습니다. 처음에 게시한 6장의 이미지는 완벽하지는 않지만, adetailer, 임베딩, 하이레스를 사용하지 않고도 이 모델이 할 수 있는 것을 잘 보여줍니다.
각 모델에 대한 자세한 정보는 "About this version" 섹션에서 확인하실 수 있습니다.
관심 있는 분들을 위한 기타 링크:
LoRA 병합 시 Kohya SS에서 CUDA를 사용하도록 수정한 sdxl_merge_lora.py. 이후 PR을 제출하기 위해 더 개선할 때까지 임시로 보관한 파일입니다(양방향 선택을 위한 조건 처리를 추가해야 합니다).
제가 선호하는 LoRA 블록 가중치 프리셋 — LoRA Block Weight 플러그인 사용자 분들을 위한 것.
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Lucid Citrus Pony은 모델 병합, UNet 편향, 텍스트 인코더 편향에 대한 연구와 실험을 통해 탄생한 반리얼한 모델 컬렉션입니다. 궁금한 점이나 토론이 있으시면 망설이지 마시고 연락해 주세요. 모델이 마음에 드시면 긍정적인 리뷰를 남겨주세요. 시간을 내어 주셔서 감사합니다!
현재 모델
Kiwi (최신)
세부적인 페어리 형제
Lucid Citrus 시리즈의 최신 모델이자, 동물 귀를 가진 동료들을 위한 기여작: Kiwi. 사실 키위는 엄밀히 말해 감귤류가 아니며, 저도 엄밀히 말해 페어리가 아니었고, 원래 이 모델을 만들 계획이 없었습니다. 그러나 새로운 모델 병합 방법을 시험해보기 위해 도전적인 목표를 설정하고 싶었습니다. 이는 여러 차례의 3차 병합과 꼼꼼한 LoRA 병합 층(심지어 Kohya SS의 LoRA 병합 스크립트를 CUDA 대응으로 재작성할 정도)의 결과입니다 — 모든 과정은 다른 반리얼 모델들의 페어리 요소를 포착하면서 인간 요소를 배제하기 위한 노력이었습니다. 목표는 "body fur" 및 "no humans" 태그에 무거운 가중치를 사용하지 않아도 인간 피부와 페어리 얼굴의 혼합 문제를 피하면서, Clementine이 보여주던 현실적인 동물 및 페어리 생성의 약점을 보완할 수 있는 신뢰할 수 있는 반리얼 모델을 만드는 것이었습니다.
Clementine
만능 스포츠맨
이 모델은 여러 리얼리스틱한 포니 모델들의 3차 병합과 몇 가지 스타일리시한 2.5D 모델들과 가볍게 가중치 병합한 결과물입니다. LoRA 샘플링을 위한 신뢰할 수 있는 기본 리얼리스틱 모델을 찾던 중, 이 모델에 매우 만족했습니다. 많은 태그를 인식할 수 있는 지식이 풍부하며, 다른 반리얼 모델들처럼 후처리를 많이 필요로 하지 않습니다. 처음에 게시한 6장의 이미지는 완벽하지는 않지만, adetailer, 임베딩, 하이레스를 사용하지 않고도 이 모델이 할 수 있는 것을 잘 보여줍니다.
Yuzu
형식을 깨는 꿈꾸는 이
(곧 출시 예정)
각 모델에 대한 자세한 정보는 "About this version" 섹션에서 확인하실 수 있습니다.
관심 있는 분들을 위한 기타 링크:
LoRA 병합 시 Kohya SS에서 CUDA를 사용하도록 수정한 sdxl_merge_lora.py. 이후 PR을 제출하기 위해 더 개선할 때까지 임시로 보관한 파일입니다(양방향 선택을 위한 조건 처리를 추가해야 합니다).
제가 선호하는 LoRA 블록 가중치 프리셋 — LoRA Block Weight 플러그인 사용자 분들을 위한 것.