Faded
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모델 설명
훈련에 사용된 기본 모델은 Illustrious-XL이며, KohakuXL에서 제안한 프롬프트 형식 사용을 권장합니다. 기본 효과 외에도 적절히 활용하면 다양한 스타일과 추가 효과를 생성할 수 있습니다. 직접 시도해보세요. [이 모델의 모든 파라미터는 자동으로 구성 및 업로드되었습니다]
이 모델의 훈련 방식
이 모델은 kohya-ss/sd-scripts를 사용하여 훈련되었으며, 이미지는 a1111의 webui를 통해 생성되었습니다.
자동 훈련 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 유지보수하고 있습니다.
모델의 신뢰도와 제어력을 균형 있게 유지하기 위해 자동으로 선택한 학습 단계는 18 에포크입니다.
왜 더 나은 이미지만 선택하여 사용하지 않나요?
우리 모델의 전체 과정—데이터 크롤링, 훈련, 프리뷰 이미지 생성 및 게시까지—인간의 개입 없이 100% 자동화되어 있습니다. 이는 우리 팀이 수행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 훈련, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안을 더 많이 받고 싶습니다. 이는 저희에게 매우 소중한 자료입니다.
왜 원하는 예술 스타일을 정확히 생성할 수 없나요?
현재 훈련 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었습니다. 완전히 자동화된 파이프라인 내에서 공식 이미지에 나타나는 구체적인 예술 스타일을 예측하는 것은 큰 도전입니다. 따라서 예술 스타일 생성은 훈련 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링을 수행하여 최선의 재현을 목표로 합니다. 우리는 이 문제를 계속해서 해결하고 최적화를 시도할 것이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 예술 스타일 재현의 정확도는 수동으로 훈련된 모델의 수준에 도달하기 어렵습니다.
다음과 같은 사용자들에게는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과드립니다:
가장 사소한 세부 사항이라도 원래 예술 스타일에서 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.
예술 스타일 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 적용 시나리오를 가진 분들.
Stable Diffusion 알고리즘을 기반으로 한 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성을 수용할 수 없는 분들.
LoRA를 사용한 예술 스타일 모델 훈련의 완전한 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 원작자의 예술적 비전을 유지하기 위해 예술 스타일 훈련은 반드시 수동 작업으로만 수행되어야 한다고 믿는 분들.
생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.