Add Dental Braces

참고: 모든 사용자는 버전 3 또는 버전 4로 강력히 업그레이드할 것을 권장합니다. 버전 1은 품질이 낮습니다.

목적:

이 모델은 생성된 이미지의 피사체 치아에 사진처럼 현실적인 치아 교정장치를 추가하는 것을 목표로 합니다. 교정장치는 자연스럽게 맞도록 정확한 크기와 정렬을 가져야 하며, 브래킷 색상(예: 금색 또는 은색)과 밴드 색상을 지정하는 프롬프트에 반응해야 합니다.

현재 기능:

완벽하지는 않지만 버전 4는 대부분 잘 작동합니다. 남성과 여성 모두에 잘 작동하며, 사진처럼 현실적인 교정을 추가하도록 학습되었지만 테스트 중 로봇, 동물 등 거의 모든 것에 교정을 추가할 수 있음을 발견했습니다. 또한 사진뿐 아니라 그림, 만화 스타일 등 다른 스타일에서도 잘 작동합니다.

학습 데이터:

이 모델의 버전 4는 실제 치아 교정 사진 128장(고해상도 1024 x 1024)으로 구성된 데이터셋을 사용해 54회 에포크 동안 6912학습 스텝을 거쳐 학습되었습니다. 데이터셋은 다양한 종류의 교정기와 여러 밴드 색상을 보여주는 이미지들로 주로 구성되어 있습니다.

예제 프롬프트

LORA는 브래킷과 와이어 색상(예: 금색 또는 은색)과 재질(플라스틱 또는 금속)을 지정할 수 있도록 설계되었기 때문에 각 프롬프트의 라벨에 브래킷, 와이어, 밴드 색상에 관한 구체적 정보를 추가하기 시작했습니다.

현재는 밴드 색상만 작동합니다. 이는 현재 데이터셋에 은색 브래킷과 은색 밴드만 있는 예제가 있기 때문입니다.

버전 4 테스트 중, 프롬프트에 이 정보를 반영하면 더 좋고 일관된 결과를 얻었습니다.

예를 들어, 다음과 같이:

adddentalbraces, a [사람/동물/물체] [선택적 나이] [사람인 경우 남자 또는 여자]의 치아에 [색상] 밴드, 은색 브래킷, 은색 와이어가 있는.

예시:

adddentalbraces, 치아에 빨간 밴드, 은색 브래킷, 은색 와이어가 있는 20세 남성.

adddentalbraces, 치아에 빨간 밴드, 은색 브래킷, 은색 와이어가 있는 20세 여성.

명확히 하자면, 반드시 이렇게 프롬프트를 작성할 필요는 없지만, 테스트 결과 이 스타일의 프롬프트가 데이터셋 내 라벨과 유사해 더 일관되고 높은 품질의 출력을 얻을 수 있었습니다.

A/B 테스트 결과:

버전 3 대 버전 4

피부 질감 향상:

버전 3는 얼굴 피부 부분에 에어브러시 처리된 듯한 외관을 보였으나, 버전 4는 이 문제를 해결하기 위해 정규화 이미지들을 데이터셋에 포함했습니다.

• 학습 후 수행한 A/B 테스트에서 이 영역에서 크게 개선된 것으로 나타났습니다.

데이터셋 세부사항 강화:

버전 4는 실제 교정 장치의 세밀한 표현을 위해 데이터셋을 강화했습니다.

• A/B 테스트에서 버전 4가 고무 밴드 후크 같은 미세한 특징을 버전 3에 비해 추가하는 경우가 있음을 확인했습니다.

교대 밴드 색상 표현:

버전 4는 교대 밴드 색상이 있는 교정기를 더 다양하게 포함합니다.

• A/B 테스트에서 “파란색과 초록색이 교대하는 밴드”와 같은 프롬프트를 버전 4가 효율적으로 처리하며 버전 3보다 우수한 결과를 보였습니다.

종합 성능 요약:

요약하면, 버전 4가 전반적으로 약간 우수한 결과를 내고, 존재하지 말아야 할 브래킷 부위 등 이상 현상이 적었습니다. 반면, 버전 3는 때때로 더 우수한 밴드를 생성했으나 전체 이미지 품질이 저하되었습니다.

최고의 결과를 위한 팁

나이, 성별, 교정 소재에 대해 구체적인 설명어를 사용하여 사실감을 높이세요.

다음 프롬프트 스타일을 따르세요:

adddentalbraces, a [사람/동물/물체] [선택적 나이] [사람인 경우 남자 또는 여자]의 치아에 [색상] 밴드, 은색 브래킷, 은색 와이어가 있는.

또는 적어도 밴드 색상을 지정하고 "은색 브래킷, 은색 와이어"라는 구절을 포함하세요.

간단한 프롬프트, 예를 들면

adddentalbraces, 치아에 교정 장치를 한 25세 여성.

는 일관되게 매우 만족스러운 결과를 생성하며, 헤드샷 스타일의 사진을 만듭니다. 교정 장치는 이 근접 스타일에서 가장 미적으로 보이며, 프롬프트가 명시적으로 요구하지 않는 한 LORA는 주로 이 방식으로 이미지를 생성합니다.

LORA는 더 복잡한 프롬프트도 처리할 수 있고 교정을 신뢰성 있게 포함시키지만, 전체 신체 또는 거리 촬영이 되면 교정 품질이 떨어질 수 있습니다. 현재 데이터셋에는 거리에서의 교정기 예제가 부족해 때때로 불일치 또는 부정확한 표현이 발생합니다. (차기 데이터셋 버전에 더 많은 거리 교정 예제를 포함할 예정이지만, 고품질 이미지를 확보하거나 제작하는 데 시간이 소요될 수 있습니다. 데이터셋 이미지 품질이 결과 품질에 가장 중요하다고 믿고 신중하게 관리합니다.)

업데이트를 기대해 주세요! 사용자 피드백은 항상 환영합니다. 무엇이 잘되고 개선이 필요한지 알려 주세요.