❌💲 이 모델의 상업적 사용은 허용되지 않습니다

저는 이 새 종을 좋아하지만, AI는 이를 정확히 생성할 수 없으며, 가장 가까운 결과는 모호한 까마귀일 뿐입니다. 그래서 이 LoRA를 만들어서 가능성을 시험해보았습니다.

🏷 데이터셋 태그 (Flux 버전에는 적용되지 않음)

태그는 자동 태그와 수동 태그를 혼합한 방식입니다.

전체 데이터셋은 "jackdaw, western jackdaw, eurasian jackdaw, coloeus monedula, corvus monedula, corvid, bird, feral, animal, animal focus, realistic, no humans"로 태그 처리되었습니다.

일부 사진은 새의 머리에 초점을 맞추었고, 나머지 대부분은 "fullbody"를 사용했습니다.

데이터셋의 대부분의 이미지는 단일 새를 보여주며("solo, 1 jackdaw, 1 bird"), 몇 장은 두 마리가 함께 있는 장면을 담고 있습니다("duo, 2 jackdaws, 2 birds").

🖼 데이터셋

122장의 사진만 포함됩니다.(Flux 버전에는 적용되지 않음) 모든 이미지는 제가 소유한 것이 아닙니다.

이미지에는 서명이나 워터마크가 없습니다.

해상도는 모두 다르며, 날아다니는 새를 촬영한 이미지는 전반적으로 품질이 낮습니다. 그러나 일부 이미지는 충분히 큰 크기여서 자동으로 축소되었습니다.

이미지에는 어떤 인간이나 다른 명확한 생물도 포함되어 있지 않습니다.

성체 새만 포함되며, 정상적인 색상만을 가집니다. 알, 새끼, 갓 깨어난 새나 색상 이상은 포함되지 않습니다.

⚠ 문제점

새의 색상은 만화풍 결과에서 대부분 사라질 가능성이 높습니다.

보너스: SD3.5L을 시도해 보았지만 작동하지 않아 이유를 모르겠습니다.

SD3.5L용 LoRA를 삭제했습니다. 왜냐하면 이 LoRA로는 까마귀를 생성할 수 없었기 때문입니다. 일반적인 까마귀에는 LoRA가 필요하지 않습니다. 122장의 모든 이미지를 사용하고 에포크 수를 늘리면 제대로 된 LoRA를 만들 수 있을 것이라 생각했습니다. 그러나 샘플 이미지를 보고 나서, 아무리 노력해도 소용없다는 것을 알았습니다. 저는 이 무의미한 LoRA들을 여기에 올리지 않지만, SD3.5L을 로컬에서 사용할 수 있다면 자신의 눈으로 확인하세요. 저는 14페이지에 달하는 이미지의 캡션을 수정하여 새의 이름이 잘못 표기되지 않도록 했습니다. 예를 들어 "large"라고 표기되지 않도록, 눈이 "노랑색"이라고 잘못 표현되지 않도록 했습니다. 그러나 모두 무의미했습니다... 왜 Flux는 약 30장의 이미지로 작동하는데, SD3.5는 100장 이상으로는 작동하지 않을까요? 그리고 왜 SD3.5 LoRA가 이렇게 드물었는지 의문이었습니다. 앞으로는 더 이상 이 문제에 신경 쓰지 않겠습니다.