Usagi Tsukino (Fanart) - Sailor Moon (LOCON version)

참고: 이 모델은 주로 Kuroinuu Juu와 Glamour의 작품을 기반으로 학습되었기 때문에 가슴이 큰 경향이 있습니다. 평평한 모습을 만들려고 해도 잘 안 된다고 불평하지 마세요.

V2:

약속드렸던 V2입니다. 마지막 에포크 저장 직전에 정전이 발생하여 약간 늦어졌습니다. 우주가 이 모델을 저지하려 했던 걸까요? 아마도 그렇겠죠! 하지만 문화를 자랑스럽게 여기는 디바이언트한 남자로서, 우주는 스스로를 즐기며 가라앉아 주세요 :P.

다음과 함께 잘 작동합니다: lora:SMUsagiTsukinoV16:0.65 smusagitsukino,

아래 옷장르들을 거의 분리해냈습니다. 분리 효과를 극대화하기 위해 너무나 구체적으로 태그를 달아야 했는데, 그 결과 가상의 수프가 계속 나오는 문제가 있었죠:

• ClassicSM_Blue_skirt_White_gloves_Red_boots_Red_choker_Red_bowtie_Red_back_bow_Circlet_Red_bun_cover

• EternalSM_Yellow_layered_skirt_Pink_puffy_sleeves_White_gloves_White_boots_Wing_brooch_Red_choker_Red_ribbon_Wings_Hairpin_Red_bun_cover_Golden_crescent_forehead_mark

• SuperSM_White_skirt_White_gloves_Red_boots_Yellow_choker_Red_bowtie_White_back_bow_Crescent_circlet_Hairpin_Red_bun_cover

• Princess_white_strapless_dress_huge_back_bow_Golden_crescent_forehead_mark

• school_uniform_blue_serafuku_blue_back_bow_red_bowtie

• golden_crescent_forehead_mark: 이를 네거티브에 사용하면 이 마크를 제거하거나 강화할 수 있습니다.

이 V2는 기술적으로 V16입니다. Prodigy 옵티마이저는 일반적으로 AdamW보다 더 나은 성능을 내지 않지만, 이처럼 세일러문의 콘셉트가 모델에 너무 깊이 박혀 있는 특수한 경우에만 예외적으로 효과를 발휘합니다.

결국 일어난 일은 이렇습니다: Eternal 옷장르는 다른 것들보다 훨씬 복잡한데도 불구하고, SD는 여전히 이를 세일러 전사 복장으로 인식합니다. 따라서 이를 제대로 학습시키려면 반복 횟수를 늘려야 했지만, 세일러문 콘셉트가 이미 모델에 너무 과도하게 학습되어 있어서 추가 반복은 LOCA를 과도하게 과적합시켰습니다. LOCON의 V1 버전은 과적합을 제한하기 위해 정규화를 사용했지만, 그 효과는 제한적이었습니다. 이번 주와 지난 주 대부분을 반복 횟수, 태깅, 학습률을 조정하면서 보냈습니다. 그러다가 Prodigy 옵티마이저를 발견했습니다. 이 옵티마이저는 동적인 특성 덕분에, 덜 학습된 부분(옷장르)에는 효과적으로 학습을 적용하면서, 과도하게 학습된 부분(우사기 본인)은 무시해주는 것 같습니다.

어쨌든! 항상 그렇듯, 학습 데이터셋과 태그 요약도 함께 제공합니다. 원한다면 단순히 기본 옷장르만 사용하는 대신, 이 안에 들어 있는 다양한 유니폼 조각들을 조합해서 사용할 수 있습니다.

V1:

어떤 경우, 당신은 문제의 답을 알고 있고, 두 가지 합리적인 해결책도 존재하는데도 불구하고, 이상하게도 세 번째, 즉 희망이 거의 없는 선택지를 고르는 일이 있나요?

이것이 바로 그 경우입니다. 이 LOCON은 제 LORA 버전과 거의 동일한 데이터셋을 사용하며, 약간의 수정만 가했습니다.

다음과 함께 잘 작동합니다: lyco:SMUsagiTsukinoV6:.6, SMUsagiTsukino,

사용 가능한 옷장르:

• StandardSenshiOutfit

• EternalSMOutfit (Super에 흐름)

• SuperSMOutfit (Eternal에 흐름)

• SMPrincessOutfit

• SMSchoolUniform

• KuroInuLingerieSailorOutfit (성적 요소 포함)

참고: 이건 LORA보다 더 나은 성능을 내지 않습니다. 단지 다를 뿐입니다. 제가 발견한 유일한 '긍정적인' 점은, 이걸 포토리얼리스틱 모델과 함께 사용하면, 달러숍 코스프레 같은 느낌을 만든다는 것입니다.

제 LORA의 문제점은 복장 간의 흐름이 있었던 것이었고, 이 LOCON에서도 여전히 존재하지만 그 정도는 덜합니다. 제가 고려한 합리적인 해결책은 두 가지였습니다: 1) 각 복장을 마치 다른 캐릭터처럼 완전히 분리하여 LORA를 캐릭터 팩처럼 만드는 것, 혹은 2) 정규화 이미지를 사용해 우사기 츠키노와 세일러문이 동일하지 않다는 점을 모델에 확실히 가르치는 것. 제가 선택한 세 번째 해결책은 이렇게 생각했습니다: “LOCON은 더 많은 디테일을 학습하므로, LORA가 복장을 동일하게 인식하더라도 LOCON은 다를 수 있다.” 그리고 어찌저찌 잘 작동했습니다. 기본 옷과 Kuroinu의 성적 요소가 들어간 옷 사이의 흐름은 현저히 줄었습니다. 그러나 Super와 Eternal은 여전히 혼합된 상태입니다. 이는 치마가 다색적이어서 SD의 눈에는 태그 기준으로 엄청 비슷하게 보이기 때문입니다. 결국 색상과 작은 액세서리 외에는 거의 동일한 것으로 인식됩니다.

어쨌든, 언젠가는 다시 학습을 시도할 예정입니다. 아마도 각 복장을 개별 캐릭터로 분리해서요. 제가 동기부여를 받으면 LORA와 LOCON 모두에 V2를 만들 수도 있습니다. 정규화 이미지를 사용해 볼 수도 있지만, 추가 학습 시간과 저의 부족한 경험 때문에 망설입니다. 이론은 저에게는 타당해 보입니다. 실제로 이미 우사기 츠키노만을 태그한 작은 이미지 그룹을 보유하고 있었고, SD가 태그를 스스로 정리해줄 것이라 기대했지만, 그 이미지 수는 전체 데이터셋에 비해 매우 적었습니다. 만약 정규화 이미지로 사용한다면, 반복 횟수를 크게 늘려야 하고, 이미 긴 학습 시간을 두 배로 늘려야 할지도 모릅니다. 하지만 저는 계속 떠들고 있네요. 정규화 이미지가 해결책처럼 보이긴 하지만, 항상 학습 시간을 빼앗는다는 점이 문제입니다.

언제나처럼, 학습 데이터셋과 태그 요약도 함께 제공합니다.