Artist art001 style

이 LoRA는 Kohaku Zeta XL 학습을 기반으로 합니다.

이것은 제가 XL의 회화 스타일 LoRA를 만든 첫 시도입니다. 저에게 회화 스타일은 매우 추상적인 개념이기 때문입니다. 특히 동일한 화가의 다른 붓질 스타일은 시간이 지남에 따라 변하며, 제 눈으로는 어떤 회화 스타일 LoRA가 어떤 스타일에 속하는지 정확히 판단할 수 없습니다. 그래서 저는 거의 회화 스타일 LoRA를 만들지 않습니다.

저는 회화 스타일을 식별해 저를 도와줄 오픈소스 도구를 찾기 위해 노력해왔지만, 불행히도 대부분이 제 요구 사항을 충족하지 못했습니다. 결국 저는 이 작업을 위해 CSD를 사용하기로 결정했습니다. 이 모델은 CSD를 사용하여 동일한 화가의 다양한 시기의 회화 스타일을 클러스터링함으로써, 특정한 일반적인 범위가 아닌 해당 화가의 구체적인 회화 스타일을 호출할 수 있도록 합니다.

아티스트 001이란?

그는 훌륭한 화가입니다. 어떤 이유에서인지, 저는 화가 이름 대신 코드명을 사용하는 것이 화가의 수를 추적하는 데 더 편리하다고 생각합니다.

트리거 단어:

1.art001
2. A_style
3. B_style
4. C_style
5. D_style

CSD 분류 결과, 001의 회화 스타일은 대략 5가지 유형으로 나눌 수 있으며, 트리거 단어와 해당 라벨을 사용하여 특정 회화 스타일을 호출할 수 있습니다. 예: art001+A_style

물론 그 차이가 크게 느껴지지는 않을 수 있습니다.

이 LoRA의 첫 번째 버전은 추가 트리거 단어를 사용할 필요가 없었으며, 두 번째 버전은 일부 데이터 세트 필터링을 통해 훈련되었고 "art001" 트리거 단어를 추가했습니다. 세 번째 버전은 화가의 다양한 회화 스타일 훈련 세트의 수를 균형 있게 조정한 결과이며, 해당 스타일 단어(A_style 등)를 추가했습니다.

권장 가중치:

0.8–1

향후 이 아티스트 LoRA를 다른 큰 모델에서도 제작할 계획입니다. 동일한 화가의 다양한 회화 스타일을 더 나은 방법으로 분류하거나 표기할 수 있는 도구나 방법이 있다면, 언제든지 공유해 주세요.