Flux Gaming Setup - alpha

중국 사용자向け:

https://www.liblib.art/modelinfo/e4311245c3e54f6e81c52c617241e9df?from=personal_page&versionUuid=1761721334b648c3a0061265de735460

이 LoRA 모델은 복잡한 디테일과 미래적 미학을 갖춘 게임 세트 이미지 생성을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 고품질 게임 세트 데이터셋을 기반으로 학습된 이 LoRA 모델은 생성된 이미지에 추가적인 디테일과 현실감을 더합니다.

기능:

1. 미니멀리즘, 고디자인, 미래적 요소에 초점을 둔 게임 세트 이미지 생성을 향상시킵니다.

2. 다양한 게임 세트 데이터셋으로 학습되어 다양한 스타일과 구성 방식을 반영합니다.

3. 환경 조명, 세련된 주변 장치, 몰입감 있는 배경 등 생성된 이미지에 정교한 디테일을 추가합니다.

4. 다양한 텍스트-이미지 모델과 호환되어 기존 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있습니다.

사용 방법:

1. "loraloadermodeonly"(또는 해당하는) 노드를 사용하여 LoRA 모델을 선호하는 텍스트-이미지 생성 파이프라인에 추가합니다.

2. 최적의 결과를 얻기 위해 다음 권장 파라미터를 조정하세요:

   • strength_model: 0.4–0.5

   • Steps: 30 (더 높은 스텝 수는 이미지 선명도를 향상시킬 수 있음)

   • FluxGuidance: 2–4 (추천 값: 3.5; 이미지 또는 일부 디테일이 흐릿하게 보이는 경우 이 값을 증가시키세요)

   • 해상도: 1024×1024

3. 프롬프트를 작성할 때, "gaming setup"이라는 문구와 생성하려는 주요 요소의 설명을 반드시 포함하세요. 프롬프트를 직접 작성하거나, 번역 도구를 사용하여 주요 요소를 먼저 구성한 후 추가로 다듬을 수 있습니다.

프롬프트 작성 팁:

claude를 사용하세요:

이 LoRA 모델은 게임 세트 이미지 생성을 향상시키지만, 여전히 개발 중이며 항상 완벽한 결과를 보장하지는 않습니다. 학습 데이터셋은 지속적으로 확장되어 모델의 성능과 다양성을 개선하고 있습니다.

질문, 피드백 또는 제안이 있으시면 DM 주세요.

면책 조항: 게임 세트 LoRA는 현재 상태 그대로 제공되며, 성능이나 특정 목적에 대한 적합성에 대해 어떠한 보증도 제공하지 않습니다. 개발자는 이 LoRA 모델 사용으로 인해 발생하는 어떠한 문제나 손해에도 책임을 지지 않습니다.