Shushou 珠晶

이전 버전

V1: 6400×3 + 6400×2 스텝으로 학습, 네트워크 랭크는 128, 데이터셋에 반전 이미지 없음.

V2(지금 제 선호 버전): 6000×2 + 6000×2 스텝으로 학습, 네트워크 랭크는 128, 데이터셋에 반전 이미지 있음.

V2-lite는 V2의 경량 버전으로, 6000×2 스텝으로 학습됨. 얼마나 경량화되었나요? 단지 "가중치"의 93.75%만 손실됨.

새 버전: v3n

네트워크 알파를 훨씬 더 크게 설정하여 학습률에 큰 영향을 주었습니다.

출력 결과가 더 우수하고 안정적이며, 이는 훨씬 더 덜 스타일화된 결과를 의미할 수도 있습니다.

또한 간단한 프롬프트에서도 매우 우수한 성능을 보입니다(예: 이전 포스트 참조).

트리거 단어 없이 사용할 경우 출력 결과가 약간 다르게 나올 수 있으니, 시도해볼 만할 수 있습니다.

제 포스트에서 사용한 부정적 프롬프트가 불필요해 보일 수 있다는 점에 주목하셨을지 모르겠습니다.

그것은 AOM3(nsfw yes)를 위해 설계되었기 때문입니다.

참고로, 그녀와 함께 큰 고양이를 불러내기 아주 쉽게 가능합니다.