Based Model

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설명

이 모델은 합성 목적으로 사용되도록 제작되었습니다.

"Based"는 두 개의 학습된 모델로 구성되어 있습니다:

  1. base01 - 일반적인 목적의 입체감 있는 사진 생성 모델

  2. HQSkin - 선명한 피부 상세 사항이 강조된 고해상도 사진으로 학습됨. 주제의 피부 미세 디테일을 최대한 극대화하도록 배치 처리됨.

위에 언급된 두 모델 모두 미흡하게 학습되었으며, 다운로드가 불가능합니다.

.yaml 파일 사용 방법:

'Based_v1.safetensors'의 경우

  1. 구성 파일(.yaml)을 모델과 같은 디렉토리에 바로 놓습니다.

    1. 디렉토리 = stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion

다른 버전의 모델을 사용하는 경우(예: 'Based_v1-FP16.safetensors')

  1. .yaml 파일의 이름을 모델 이름과 일치하도록 변경합니다.

    1. 예를 들어 'Base_v1-FP16.safetensors'의 경우 .yaml 파일 이름은 'Based_v1-FP16.yaml'로 변경해야 합니다.
  2. 구성을 위한 구성 파일(.yaml)을 모델과 같은 디렉토리에 놓습니다.

설정

VAE 필요

여기서 VAE 다운로드

저는 .safetensors 버전을 선호하지만, PyTorch (.ckpt) 버전도 사용 가능합니다.

VAE를 다음 위치에 넣습니다:

stable-diffusion-webui\models\VAE

웹UI에서:

설정 -> Stable Diffusion

'학습 체크포인트에 자체 .vae.pt 파일이 있더라도 선택한 VAE 무시' 체크를 해제합니다.

웹UI 추천 설정

  1. ETA 노이즈 시드 델타 = 31337

    1. 설정 -> 샘플러 매개변수 -> Eta noise seed delta
  2. 빠른 설정 = sd_model_checkpoint, sd_vae, CLIP_stop_at_last_layers, s_churn, always_discard_next_to_last_sigma

    1. 설정 -> 사용자 인터페이스 -> 빠른 설정
  3. 고해상도 수정 샘플러 선택: 활성화됨

    1. 설정 -> 사용자 인터페이스 -> 고해상도 수정: 고해상도 샘플러 선택 표시

고해상도 수정(Hires Fix)

모델:

  1. R-ESRGAN 4x+ | 노이즈 제거 강도 = 0.3 - 0.35

  2. 4x_RealisticRescaler_100000_G | 노이즈 제거 강도 = 0.25 - 0.3

    1. 여기에서 다운로드

    2. stable-diffusion-webui\models\ESRGAN

  3. 4x_Valar_v1 | 노이즈 제거 강도 = 0.5 - 0.6

    1. 여기에서 다운로드

    2. stable-diffusion-webui\models\ESRGAN

확대 크기 <= 2

샘플러 설정

이것들은 단지 추천 설정이며, 다른 설정을 실험해 보세요.

  1. DPM++ SDE Karras | 30 - 40 스텝

  2. DPM++ 2M Karras | 30 - 60 스텝

  3. Euler a | 20 - 40 스텝

  4. DDIM | 80+ 스텝

ADetailer

자세한 정보 및 설치 지침은 여기에서 확인하세요.

  1. 활성화 = True

  2. 모델 = face_yolo8n.pt (드롭다운에서 다른 모델을 실험해 보세요)

  3. 탐지 모델 신뢰도 임계값 = 0.3 - 0.8 (자신만의 설정으로 실험해 보세요)

CFG

주로 DPM++ SDE Karras에서 테스트됨

이 모델은 7 이상의 값에서 더 잘 작동하는 것 같아요. 일반적으로 대부분의 생성 작업에서는 7.5 또는 8.5를 사용합니다.

참고: Euler a를 사용하는 경우, CFG를 약 6 - 7로 감소시켜야 합니다.

내 다른 모델 둘러보기

SDXL

SD1.5

LoRA

이 모델로 만든 이미지

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