Yoo Joonghyuk | Omniscient Reader

Yoo Joonghyuk 및 Omniscient Reader's Viewpoint에 학습된 LoRA

요청자: @Asma

데이터셋 제공자: @KSYone 감사합니다 :D

기본값: yoo joonghyuk, 1boy, 남성 중심, 검정 재킷, 검정 셔츠, 검정 바지

흰색 셔츠: yoo joonghyuk, 1boy, 남성 중심, 흰색 셔츠

정장 스타일: yoo joonghyuk, 1boy, 남성 중심, 셔츠, 조끼, 넥타이, 장갑

사용된 모델

애니메이션: YesMix - v2.0, MeinaAlter - V2, YabaL_Mix - V4

2,5D: GhostMix - v2.0-NoVAE, LusterMix - v1.5

부정적 임베딩: bad_prompt, negative_hand, ng_deepnegative_v1_75t, bad-artist, EasyNegative

권장 설정:

• LoRA 사용 방법을 숙지하세요.

• VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned (리얼리스틱 및 2,5D 모델용), kl-f8-anime2, blessed2.vae (애니메이션 모델용)

• 샘플러: DPM++ SDE Karras 또는 DPM++ 2M Karras (img2img 업스케일링에는 가끔 euler a 사용), 때로는 DPM++ 2M alt Karras 사용

• 스텝: 20~35

• Clipskip: 2

• 업스케일러: GitHub - pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 4x-UltraSharp(2,5D 및 리얼리스틱용), 4xAnimesharp(애니메이션용)

• CFG Scale: 5~9 (대부분 7)

• txt2img용 LoRA 가중치: 0.5–1 (예제에서는 주로 0.8과 1 사용)

• 업스케일링용 Denoise 강도: 0.3~0.55

태그 및 트리거 자동 완성을 원하신다면, Booru 스타일 태그 자동 완성 기능(AUTOMATIC1111의 Stable Diffusion 웹 UI용) 사용을 추천합니다.

전신샷을 원하신다면 ComfyUI Impact Pack 사용을 추천합니다.

또는 a1111 대안으로 GitHub - Bing-su/adetailer 사용 가능