Groovy Aesthetica란 무엇인가요?

이것은 1970년대의 화려한 문화와 진정한 정신을 담은 Flux LoRA로, 대담한 미학과 자유로움을 강조합니다. 이 LoRA는 훌륭하지만 평범한 White Bread Flux Dev 모델을 1970년대의 진정한 고급 ‘pain au levain’으로 변환해줍니다.

자유로운 사랑과 다채로운 음악이 넘치는 시대로 돌아가고, 커뮤니티와 자기 표현의 정신을 포착하고 싶을 때 사용하세요.

갤러리에 몇 가지 변환 전후 비교 이미지를 포함했습니다. 아래에서 이 출력을 재현하는 내 워크플로우를 확인하세요.

이미지 생성 권장 사항

저는 이러한 이미지를 Mcmonkeyprojects의 훌륭한 SwarmUI 버전(ComfyUI 및 기타 백엔드를 위한 강력하면서도 사용하기 쉬운 프론트엔드)을 통해 생성합니다. 현재 다른 UI들은 별로 좋은 결과를 내지 못하고 있습니다. 개인 경험에 따라 다릅니다.

핵심 파라미터

• 모델: Flux1-dev with clip_l, t5xxl_fp16.

• 스텝: 30

• CFG 스케일: 1

샘플링

다양한 샘플러 및 스케줄러를 사용해 성공한 경험이 있지만, 현재는 다음을 사용하고 있습니다.

• 샘플러: DEIS

• 스케줄러: Beta

• Flux 가이던스 스케일: 3.5

프롬프팅

SwarmUI에서는 Segment: 기능을 사용하여 출력의 특정 부분을 인페인팅할 수 있습니다. 이 기능은 사용된 세그먼트 모델이 학습한 내용이라면 거의 모든 것을 적용할 수 있습니다. face, eyes, feet, top 등

세그멘테이션(지역 인페인팅)

이 프롬프트들에 일반적으로 추가하는 태그는 다음과 같습니다:

• segment:object,0.7prompt

여기서 _object_는 인페인팅하려는 이미지 내 특정 객체를 의미하며, 숫자는 강도를 나타냅니다. SwarmUI는 추가 변수들을 설명합니다. 이 기능은 우수한 aDetailer처럼 사용하세요. Yolo 모델도 SwarmUI에 추가하여 사용할 수 있습니다.

개선/확대(Hi-Res Fix)

이 설정을 사용하면 밴딩 현상을 일으키지 않고 더 높은 해상도의 출력물을 얻을 수 있습니다. 높은 해상도로 시작하여 이 기능을 리파이너로 사용하는 것이 세부 정보의 품질을 유지하는 데 효과적입니다. 이 때문에 일반적으로 1에서 1.25 사이의 확대 비율을 사용합니다.

• 리파이너 제어 비율: 0.3 - 0.7

• 리파이너 방법: Post-Apply

• 리파이너 확대: 1 - 2

• 리파이너 확대 방법: Latent: Bislerp

• 리파이너 타일링 사용: 체크됨 (중요!)