Yet Another Watercolor Style

아시아 남성 이미지 3장과 아시아 여성 이미지 5장을 혼합하여 LoRA가 이제 아시아인을 생성할 수 있도록 했습니다(비율은 8/23). 아마도 과하게 했을 가능성이 있는데, 이제 긴 검은 머리 여성을 요청하면 아시아 여성 결과를 줍니다😅

이미지 수를 26장에서 23장으로 줄였지만, 이제 9에폭 동안 학습합니다.

이것은 9에폭입니다. 이전 에폭은 여기서 확인할 수 있습니다: tensor.art/models/799093298644978244/YAWC-Watercolor-5CosD6A3R20NoC-2024-11-22-23:12:45-Ep-9

트리거: yawc1 watercolor

반복: 20 에폭: 9 23 512x512 이미지 (* 20 9 23) = 4140 스텝

Unet 학습률: 0.0005 스케줄러: cosine 옵티마이저: AdamW

네트워크 차원: 6 알파: 3

에폭 손실

1 0.417

2 0.403

3 0.401

4 0.396

5 0.367

6 0.355

7 0.353

8 0.347

9 0.341

또 다른 수채화 스타일로, SDXL 및 SDXL Niji SE를 사용하여 생성된 합성 이미지로 학습되었습니다. 이 LoRA의 목표는 유연성으로, 다른 LoRA와 함께 사용할 때 자신의 미학을 너무 많이 도입하지 않도록 하는 것입니다.

이전 두 버전의 알려진 문제: 얼굴이 항상 백인입니다. 이 문제는 아시아인의 이미지를 혼합함으로써 해결되었습니다.

모든 버전이 잘 작동합니다(캡션 없는 버전이 약간 더 유연해 보임). 8단계로 /model/686704/flux-dev-to-schnell-4-step-lora를 사용해 멋진 이미지를 생성할 수 있습니다.

(/model/678829/schnell-lora-for-flux1-d와는 약간 덜 잘 작동하는 것 같지만, 테스트 결과는 결정적이지 않습니다.)

최근 에포크는 여기에 게시되었습니다. 이전 에포크는 아래에서 찾을 수 있습니다:

tensor.art/models/799475546439540972/YAWC-Watercolor-5CosD4A2R20NoC-2024-11-23-22:59:14-Ep-9

tensor.art/models/799093298644978244/YAWC-Watercolor-5CosD6A3R20NoC-2024-11-22-23:12:45-Ep-9

tensor.art/models/798371619585168991/YAWC-Watercolor-5CosD4A2R20E8-2024-11-21-00:29:10-Ep-8

tensor.art/models/798765094424184653/YAWC-Watercolor-5CosD4A2R20Cap-2024-11-21-02:52:27-Ep-8

학습 매개변수:

23~26개의 512x512 이미지(1024x1024에서 축소), Florence2로 캡션 처리하거나, 트리거 "yawc1 watercolor"만 사용하여 "캡션 없음" 학습 방식 적용.

FLUX.1 - dev-fp8

트리거: yawc1 watercolor

반복: 20회, 에포크: 8 또는 9회

Unet 학습률: 0.0005, 스케줄러: cosine, 옵티마이저: AdamW/AdamW8bit

네트워크 차원: 4, 알파 2 또는 차원 6, 알파 3