wa Style LoRA

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이 버전에 대해

예시 이미지

모든 이미지는 AOM2-nutmegmixGav2를 사용하여 생성되었으며, 일부는 Ultimate SD Upscaler로 크기를 증대시켰고(동시에 이 스타일 LoRA를 적용함). 손의 미세한 오류 및 눈 색상 일치 문제는 인페인팅을 통해 보정되었습니다.

데이터셋 정보

단보루에서 수작업으로 정리한 934장의 이미지로, 텍스트를 제거하고 적절히 잘라내어 단일 캐릭터 중심의 셋으로 편향되도록 처리되었습니다.

태깅은 wd14-swinv2-v2를 사용하여 임계값 0.15로 수행되었습니다.

학습 파라미터

"net_dim": 128,

"alpha": 128.0,

"scheduler": "cosine_with_restarts",

"cosine_restarts": 5,

"warmup_lr_ratio": 0,

"learning_rate": 0.0001,

"text_encoder_lr": 1e-05,

"unet_lr": 0.0001,

"shuffle_captions": true,

"keep_tokens": 2,

"train_resolution": 768,

"lora_model_for_resume": null,

"unet_only": false,

"text_only": false,

"vae": null,

모델 설명

아티스트 wa(와지즈탄) 및 genryusui의 스타일을 모방하는 데 도움이 되는 LoRA 모델입니다. 그는 주로 '칸타이 컬렉션' 캐릭터를 다양한 전신 및 근접 포즈로 그린 동인시 시리즈 WASANBON으로 잘 알려져 있습니다. 그의 스타일의 주요 특징은 캐릭터, 특히 머리카락 부분의 높은 디테일이며, 원작 캐릭터 아티스트의 아트 스타일에서 크게 벗어나지 않습니다. 그림에는 자주 아카기, 카가, 히류우, 소류우를 포함해 일부 시바후(Shibafu) 선박 캐릭터들이 등장합니다.

사용법

모델은 AOM2-nugmegmixGav2 데이터셋으로 훈련되었습니다. Anything-v3 관련 모든 요소에 대응할 수 있지만, 테스팅 범위는 제한적입니다.

활성화 토큰이 필요하지 않습니다. 모델 가중치는 0.5~0.9를 권장합니다. UNet 가중치와 별도로 TEnc 가중치를 조정하면 자세 표현에 때때로 바람직한 효과를 얻을 수 있습니다(예시 이미지 참조).

훈련 데이터에 자주 등장하는 특성 탓에 이 LoRA는 특정 캐릭터의 특징 재현 능력을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다(예시 이미지 참조).

이 모델로 만든 이미지

정렬

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모델 유형	LORA
기본 모델	SD 1.5
게시일	2/15/2023