스노프리드는 20대 중반의 겨울 무스입니다.

스노프리드는 실제 인물을 모티프로 하지 않습니다. 이 텍스트 기반 역치(TI)는 냉철한 우아함과 인내심에서 영감을 받은 영원한 미를 구현하도록 설계되었습니다. 그녀의 특징은 높은 볼뼈, 부드럽게 짧은 코, 빛나는 창백한 피부, 그리고 차가운 겨울 공기처럼 뺨과 입술에 번진 차가운 붉은기입니다. 그녀의 독특한 얼음 같은 흰색 머리카락은 자연스러운 어두운 뿌리와 함께 곱슬거려 인물의 깊이를 더하며, 아몬드 모양의 눈과 부드러운 큐피드의 활 모양의 입술은 그녀에게 초월적인 평온함을 선사합니다. 스노프리드의 절제된 우아함과 자연스러운 활력은 현대, 판타지, 미래적 환경을 막론하고 다양한 시나리오에 유연하게 적용될 수 있습니다.

스노프리드 TI 변경 이력:

v3 - 토큰 수 감소, 신체 형태 세부 사항 추가

RTFM을 통해 임베딩 병합 도구를 사용해 토큰 사용량을 75개에서 55개로 줄일 수 있었습니다. 또한 신체 형태에 대한 세부 사항도 추가했습니다. 여전히 제가 선호하는 양의 두 배이지만, 어쩔 수 없습니다. XYZ 테스트에서 55개 이하로 줄이면 오류가 잦아졌습니다.

v2 - 얼굴 특징 일관성 향상

기반: v2는 v1의 출력물을 바탕으로 개발되었으며, 일관성과 목표 일치에 초점을 맞췄습니다. 생성된 얼굴은 품질과 의도된 미학에 대한 정확도를 기준으로 철저히 선별되었습니다.

이미지 준비:

• 선택된 이미지는 ReActor를 사용하여 병합되었고, 표준 학습 크기로 축소하기 전에 Hi-Res Fix가 적용되었습니다.

학습 과정:

• SD 1.5 베이스를 기반으로 중간점 텍스트 기반 역치(TI)를 학습했습니다:

• 1–60단계: 기본 SD 1.5 모델

• 61–300단계: 두 모델(리얼리스틱, 일러스트레이티드)의 균형 잡힌 혼합을 통해 일반적인 신체 형태와 얼굴 특징을 정제하고, 리얼리스틱과 애니메이션 2.5 스타일을 융합하여 다양한 얼굴 특징을 강조했습니다.

병합 및 정제:

• 최종 TI는 v1과 0.8 가중치로 병합되었습니다.

• 중간점 TI와 0.9 가중치로 블렌딩을 적용하여 스노프리드의 얼굴 및 신체 특징을 통일된 형태로 표현했습니다.

• 최종화: 원본 TI와 중간점 TI의 결합 출력물을 v2로 배포하며, 더 큰 유연성과 특징의 일관성을 달성했습니다.

v1 - 초기 실험 버전

기타 얼굴 TI들보다 약 4~15배 많은 토큰을 사용하는 초기 실험 버전입니다. 향후 버전에서 이를 줄이려고 노력할 예정이지만, 현재는 "작동하므로" 완전성을 위해 공개합니다. 많은 사진/리얼리즘 모델은 흰 머리카락을 처리할 때 노란색으로 바꾸거나 심지어 검은색으로 바꾸는 경향이 있습니다. 이 모델은 실제 이미지로 학습되지 않았으며, 위에서 굵게 표시된 핵심 세부 사항 외에는 얼굴이 상당히 무작위적입니다. 특정한 얼굴을 선호한다면 해당 시드를 고정하고 프롬프트를 조정하세요. 이 TI는 제 가장 좋아하는 얼굴의 와일드카드를 사용해 참조할 수 있도록 만들었습니다. 스노프리드는 임베딩 병합 도구를 사용해 얼굴 특징에만 집중하도록 개발되었으며, 배경, 신체 형태, 예술 스타일은 사용자의 창의적 방향에 완전히 맡겨집니다. 이미지 기반 학습을 완전히 피함으로써, 이 텍스트 기반 역치(TI)는 생성된 얼굴에 일정한 다양성을 허용하도록 의도되었습니다. 이는 다양한 용도를 위한 유연한 출발점을 제공합니다. 이 접근 방식은 다른 임베딩에서 흔히 나타나는 과적합, 특징 혼동, 데이터셋 관리 부실, 프롬프트 납치(즉, TI가 학습된 맥락을 너무 강하게 적용해 사용자가 지정한 프롬프트를 무시하는 현상) 같은 일반적인 함정을 피하기 위한 것입니다. 그 결과, 스노프리드의 얼굴 특징 핵심 본질을 유지하면서 다양한 스타일, 맥락, 예술적 비전에 동적 적응을 가능하게 하는 유연한 도구가 완성되었습니다.