dreamoo

저는 Redux의 뛰어난 스타일 융합 능력과 일관성 제어 능력을 사용하여 데이터셋을 융합하고 Dreamoo의 기본 데이터셋을 완성했습니다. 그 후, 해상도를 조정하기 위해 데이터셋을 확장하고 ComfyUI에서 flux LoRA 트레인을 사용하여 LoRA 모델을 학습했습니다. 레이블 주석 작업은 수동으로 수행되었습니다(레이블 주석의 중요성이 LoRA 모델 성능의 80%를 차지하기 때문입니다). 최종적으로 LoRA 모델을 출력했습니다. 그러나 데이터셋 내의 Dreamoo 표현이 기쁨만을 포함하고 있기 때문에, 모델은 언제나 기쁨的表情을 생성하는 경향이 있습니다. 다운로드 및 테스트를 환영합니다.

이 프로세스를 학습하고 구현 과정에서의 함정을 피하고 싶으시다면, 제 YouTube 또는 Bilibili 계정(ID: 라라라의 작은 오이)을 구독해 주세요. 나중에 전체 프로세스를 업데이트하겠습니다.