명확히 설명하면: 이는 엡실론-예측 모델이며, 병합에 사용된 일부 모델은 v-예측입니다.

이 체크포인트 병합은 고화질을 유지하면서 v-예측 모델 catTowerNoobaiXL을 엡실론-예측 형식으로 변환한 것입니다. 따라서 v-예측 모델을 실행할 수 있다면 해당 모델도 확인해보세요 : )

v1.5는 catTowerNoobaiXL_v15Vpred 및 waiNSFWIllustrious_v90을 기반으로 구축되었습니다.

v1.4는 catTowerNoobaiXL_v14Vpred 및 waiNSFWIllustrious_v70을 기반으로 구축되었습니다.

v1.0_fix는 catTowerNoobaiXL_v11Vpred 및 waiNSFWIllustrious_v70을 기반으로 구축되었습니다.

---

이것은 제 첫 번째 체크포인트 병합으로, V-예측 모델을 엡실론-예측 모델로 전환하는 실험적 시도입니다.

주로 catTowerNoobaiXL (v-예측)을 기반으로 하며, 최종 병합 결과는 엡실론-예측 형식으로 만들어져 일반 웹UI에서도 사용할 수 있습니다.

이 과정은 출력 레이어를 점진적으로 다른 엡실론-예측 모델로 교체하여 달성되었습니다. 교체에 사용된 모델은 (90% waiNSFWIllustrious + 10% ebara_pony_2.1)였고, 변환된 모델은 waiNSFWIllustrious와 9:1 비율로 추가로 병합되었습니다. 즉, 대략적으로 70% CatTower + 28% wai + 2% ebara로 구성되어 있어 이 모델을 "CatWai"라고 부르고 있습니다.

이 병합은 ComfyUI에서 수행되었습니다. 모델 파일 또는 json 워크플로우를 ComfyUI에 드래그하여 상세한 병합 워크플로우를 확인할 수 있습니다. json 파일은 "training data"로 업로드된 zip 파일 내에 포함되어 있습니다. ComfyUI 워크플로우를 사용하면 디스크에 위의 3개 모델이 이미 있다면 6GB의 다운로드를 절약할 수 있습니다 : ) 텍스트 버전 레시피도 아래에 포함되어 있습니다.

원본 모델 제작자분들께 진심으로 감사드립니다. 특히 catTower 모델은 매우 훌륭하게 제작되어 AI 그림 그리기에 다시 흥미를 느끼게 해주었습니다. 이 병합의 라이선스는 catTower와 동일하며, 다음과 같이 요구됩니다: 상업적 사용은 금지됩니다.

처음에는 이 모델을 catTower에 대한 패치 LoRA로 게시하려 했으나 실패했습니다. 비슷한 결과는 얻었지만, 심지어 dim=conv_dim=512일 때도 화질이 크게 저하되었습니다.

설정

IL / Noob 초보자이기 때문에 이 설정이 최적은 아닐 수 있습니다.

긍정적 프롬프트:

masterpiece, best quality, absurdres, safe

부정적 프롬프트:

lowres, worst quality, low quality, bad anatomy, bad hands, 4koma, comic, greyscale, censored, jpeg artifacts, overly saturated, overly vivid

샘플링 방법: Euler

샘플링 스텝: 30

해상도: 개인적으로 1024 x 1536을 추천하지만, 대부분의 사용자는 832 x 1216을 사용합니다.

CFG 스케일: 5

Clip skip: 2

레시피

v1.4는 catTowerNoobaiXL_v11Vpred를 catTowerNoobaiXL_v14Vpred로 대체한 동일한 병합 워크플로우를 사용합니다.

v1.5는 catTowerNoobaiXL_v11Vpred를 catTowerNoobaiXL_v15Vpred로, waiNSFWIllustrious_v70을 waiNSFWIllustrious_v90으로 대체한 동일한 병합 워크플로우를 사용합니다.

또한 모델 파일 또는 json 워크플로우를 ComfyUI에 드래그하여 상세한 병합 워크플로우를 확인할 수 있습니다. json 파일은 "training data"로 업로드된 zip 파일 내에 포함되어 있습니다.

A = 0.9 * waiNSFWIllustrious_v70 + 0.1 * ebara_pony_2.1
B = x * catTowerNoobaiXL_v11Vpred + (1 - x) * A
여기서 x는 output_block 0-8 및 나머지 아웃 블록에 대해 [1.0, 1.0, 1.0, 0.7, 0.5, 0.25, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0]이며, 나머지 블록(input_blocks + mid_blocks + others)에서는 x = 1.0입니다.
결과 = 0.9 * B + 0.1 * waiNSFWIllustrious_v70

라이선스

라이선스는 catTower와 동일합니다: 상업적 사용은 금지됩니다.