Hikari Noob v-pred

세부 정보

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모델 설명

NoobAI-XL(v-pred 1.0) 기반 애니메이션 모델

Hugging Face 저장소(1.2.2): https://huggingface.co/RedRayz/hikari_noob_v-pred_1.2.2

추천 프롬프트/推奨プロンプト

긍정: 없음(“masterpiece, best quality” 없이도 잘 작동함)

부정: 비어 있음(최상의 결과를 얻으려면 부정 프롬프트를 사용하지 마세요. 대신 NegPiP를 사용하세요. “worst quality”, “old”, “lowres”는 효과가 없음)

포지티브: 없음(품질 태그 없이도 괜찮음)

네거티브: 비어 있음(최상의 결과를 얻으려면 부정 프롬프트를 사용하지 마세요. 저품질 요소는 이미 제거되어 “worst quality”, “old”, “lowres”는 효과가 없습니다)

프롬프트 주의사항: 일반적인 epsilon 모델과 비교해 이 모델은 프롬프트에 명시되지 않은 내용은 거의 생성하지 않으므로, 프롬프트가 너무 짧으면 결과가 평범해집니다. 좋은 결과를 위해서는 긴 프롬프트를 사용하는 것을 권장합니다. 아이디어가 떠오르지 않는다면 TIPO(DanTagGen)를 사용해보세요! 배경을 더 화려하게 만들고 싶다면 NegPiP로 simple background를 부정 강도로 사용하세요.

이 체크포인트에 대해

다른 베이스 모델과 병합하지 않고 NoobAI-XL(v-prediction)을 미세 조정하고, SPO(Step-aware Preference Optimization) LoRA를 통합했습니다.

다른 베이스 모델을 혼합하지 않고 조정하고, SPO LoRA를 병합한 NoobAI-XL(v-prediction)

NoobAI-XL(v-prediction)에 특정 스타일을 학습시킨 여러 체크포인트를 병합한 것입니다.

AI 마스피 스타일의 과도한 느낌이나 인위적인 배경이 싫어서 만들었습니다.

AI 특유의 과도한 느낌을 억제하면서도 화려하고 아름답고 다양한 일러스트를 생성합니다.

단, AI스러움을 억제했기 때문에, 일반적인 병합 모델처럼 선명하고 뚜렷한 이미지는 생성하지 않는 경향이 있습니다.

참고: 이 모델에는 “AI 마스피” 스타일이나 기본 스타일이 없습니다.

주의: 이 모델은 AI 마스피 스타일과 기본 스타일을 포함하지 않습니다.

특징/特徴

  • 안정성과 품질 향상

  • 기본 스타일이 강하지 않아 프롬프트 또는 LoRA로 스타일을 재설정할 수 있습니다.

  • 이 모델은 NoobAI(v-prediction) 외에는 다른 베이스 모델을 포함하지 않으며, 동등한 지식을 보유합니다.

  • ZTSNR을 사용한 진정한 v-prediction 모델이며, epsilon 모델은 병합하지 않았습니다.

  • NoobAI-XL(v-prediction)용 LoRA가 잘 작동합니다.

  • 부정 품질 태그 없이도 좋은 결과를 얻을 수 있습니다(v1.2.0 이상)

  • 구도의 다양성이 뛰어납니다.

  • 안정성과 품질을 개선

  • 기본 스타일이 강하지 않아 프롬프트나 LoRA로 스타일을 변경할 수 있습니다.

  • 이 모델은 NoobAI(v-prediction) 외에 다른 베이스 모델을 전혀 포함하지 않으며, 동일한 지식을 갖습니다.

  • NoobAI-XL(v-prediction)용 LoRA가 잘 작동합니다.

  • 진정한 v-prediction + ZTSNR 모델입니다. epsilon 모델은 전혀 병합하지 않았습니다.

  • 부정 품질 태그 없이도 양질의 결과를 얻을 수 있습니다(v1.2.0 이후)

  • 뛰어난 구도 다양성

알려진 문제점/既知の問題

  • 부정 프롬프트는 출력 품질을 저하시킬 수 있습니다. 대신 NegPiP를 사용하세요.

  • 부정 프롬프트를 사용하면 출력 품질이 저하될 수 있습니다. 대신 NegPiP를 사용하세요.

요구 사항/動作要件

  • AUTOMATIC1111 WebUI의 dev 브랜치 / dev 브랜치의 AUTOMATIC1111 WebUI

  • ComfyUI의 최신 버전 / 최신 버전의 ComfyUI

  • Forge 또는 reForge의 최신 버전 / 최신 버전의 Forge 또는 reForge

AUTOMATIC1111 사용법 / AUTOMATIC1111의手順

  1. 브랜치를 dev로 전환하세요(웹UI 루트 디렉토리에서 다음 명령어 실행: git checkout -b dev origin/dev 또는 Github Desktop 사용)

  2. 일반적으로 모델을 사용하세요!

(일본어)

  1. dev 브랜치로 전환하세요(webui 루트 디렉토리에서 다음 명령어 실행: git checkout -b dev origin/dev 또는 Github Desktop 사용)

  2. 일반적으로 모델을 사용하세요.

추천 설정 / 推奨設定

스텝: 14-24

스케줄러: Simple 또는 SGM Uniform

가이던스 스케일: 2-5(최적값은 4)

추천 샘플러 / 推奨サンプラー

  • DPM++ 2M

  • DPM++ 2M SDE

  • DPM++ 2M SDE Heun

  • Euler

비호환 샘플러 / 非対応のサンプラー

  • Restart(Heun 기반, scond_order = True일 때)

  • LMS

  • PLMS

  • Heun

  • LCM

  • Kohaku_LoNyu_Yog

기타 샘플러는 테스트되지 않았거나 좋은 결과를 내지 못합니다.

비호환 스케줄러 / 非対応のスケジューラー

  • React Consinusodial DynSF

  • Phi

  • Laplace

  • Align Your Steps

Hires.fix 추천 설정 / Hires.fixの推奨設定

업스케일러: 4x-UltraSharp(또는 ESRGAN 기반 모델), Lanczos 또는 Latent

디노이징 강도: 0.4-0.6(Latent의 경우 0.55 이상)

학습 정보

Hugging Face 저장소를 방문하세요.

학습 스크립트

sd-scripts

공지 / おしらせ:

이 모델은 Fair AI Public License 1.0-SD 하에 라이선스됩니다.

이 모델을 수정하는 경우, 변경 내용과 원래 라이선스를 모두 공개해야 합니다.

모델의 소스 코드/가중치 및 사용 방법을 일반 사용자가 접근할 수 없도록 하는 클로즈드 소스의 미세 조정/병합 모델의 수익화는 금지됩니다.

이 모델은 Fair AI Public License 1.0-SD 라이선스 하에 제공됩니다.

이 모델을 수정하는 경우, 변경 사항과 원래 라이선스를 모두 공개해야 합니다.

모델의 소스 코드/가중치 및 사용법을 공개하지 않는 클로즈드 소스의 미세 조정/병합 모델의 수익화는 금지됩니다.

이 모델로 만든 이미지

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