DMD2 | 1 CFG SCALE | 적은 단계 - V5 | DTLVVTT_DMD2 (LITE)
하이라이트된 이미지
추천 프롬프트
hdr
by 96yottea, by porforever, by potg \(piotegu\), film grain, black background, 1girl, jane doe \(zenless zone zero\), solo, dark hair, red hand, finger to mouth, simple background, blood hand, thick eyelashes, bags under eyes, black eyeshadow, pale skin, long fingers, from side, masterpiece, best quality, sideways glance, looking at viewer, mouse ears, black lips, bandaid on nose, half-closed eyes, amazing quality, highres, (smirk:1.1), very aesthetic, hand up
추천 네거티브 프롬프트
flat color
bad quality, worst quality, worst detail, sketch, censor, patreon username, patreon logo, watermark, artist name, signature, logo, anatomical nonsense, bad anatomy, ugly, worst aesthetic, old, mismatched pupils, dirty face, extra limbs, bad hands, bad fingers, text, normal quality, low quality, web address, email address
추천 매개변수
samplers
steps
cfg
resolution
other models
팁
추가 단계가 필요하면 조명을 개선하고 디테일을 높이기 위해 LoRA 강도를 올리거나 "hdr" 같은 긍정적 프롬프트를 추가하세요.
"flat color" 같은 부정적 프롬프트를 사용해 포화도와 그림자를 조절하세요.
이미지 과포화를 피하려면 LoRA 강도를 낮춰 더 높은 CFG 스케일을 사용하세요.
강도와 CFG 스케일을 모두 실험하여 최적의 균형을 찾으세요.
버전 하이라이트
DTLVVTT_DMD2
삭제된 버전인 Velvette-XL_V1.1에서 추출하여 LoRA(162MB)로 만든 후 DMD2 베이스와 융합했습니다. 이 릴리스는 DMD2의 시그니처 단계 감소 효과를 유지하면서도 가볍고 안정적이며 사용하기 쉽습니다.
Matched는 내장 스타일을 복원하기 위해 체크포인트를 깊게 활용해 전체 강도(100%)로 작동하는 기술적 도구로 정교한 프롬프트가 필요하지만, VVTT_DMD2는 그 강도의 약 70%로 작동합니다. 더 부드럽고 제어가 쉬우며 미세 조정된 프롬프트가 없어도 강도 1에서도 잘 작동합니다.
가장 좋은 점은 단독으로 간편하게 사용하거나 Matched와 결합해 추가 디테일을 쌓을 수 있다는 점입니다. 요약하면, VVTT_DMD2는 프롬프트를 깊이 고민하지 않는 사용자에게 더 다재다능한 옵션입니다.
안녕하세요, 아마도 궁금하실 겁니다: 왜 이렇게 많은 버전이 있나요?
사실... 제 입장이라면 저도 같은 질문을 할 겁니다. 이유는 간단합니다: 일반 LoRA와 달리, DMD2는 최대 강도에서 가장 잘 작동하도록 설계되었습니다.
예를 들어:
HD 1 CFG 스케일은 “희석된” 강도를 가져, 트리거나 수동으로 LoRA 강도를 높여야 합니다. 이는 Illustrious의 PDXL LoRA와 결합할 때 매우 유용하며, 강도를 올려도 디테일을 잃지 않습니다.
DPM A1과 DPM A15는 이미 강화된 강도와 디테일을 갖추고 있어 트리거가 필요 없습니다. A1은 표준 강도이며, A15는 추가로 +15%를 제공합니다.
V4는 2단계로 이미지를 생성하는 실험적 버전입니다. HD 1 CFG와는 반대로, 안정성을 높이기 위해 강도를 줄이는 대신, V4는 강도를 1.35 비율로 (DPM A15보다 20 더 높게) 증가시켰습니다.
요약하면: 취향과 목표에 따라 다릅니다. 예를 들어, V4는 더 많은 “노이즈”(디테일)를 생성하며, 현실적인 체크포인트와 함께 사용하지 않으면 현실감이 다소 희생될 수 있습니다.
이것은 무엇을 위한 것일까요?
이 LoRA는 DMD2 아키텍처와 스타일을 기반으로 하며, 시각적 품질을 유지하면서 생성 단계 수를 줄이는 데 중점을 둬 확산 모델 최적화에 잘 알려진 접근법입니다.
그럼... DMD2란 무엇인가요?
DMD2(Denoising Diffusion Probabilistic Model 2)는 노이즈로부터 고품질 이미지를 반복적 노이즈 제거 프로세스를 통해 생성하는 확률적 확산 모델의 변형입니다.
문헌(e.g., Ho et al., 2020, Denoising Diffusion Probabilistic Models)에 따르면, DMD2는 DDPM 같은 전통적 모델과 비슷한 품질을 유지하면서도 노이즈 제거 단계 수를 줄여 최적화합니다.
DMD2는 역확산 과정의 파라미터화를 개선해 분산 가중치와 노이즈 제거 항을 조정하여 수렴 속도를 높입니다.
LoRA 관점에서, DMD2는 pretrained 모델(예: Stable Diffusion)을 특정 작업에 미세 조정하는 Low-Rank Adaptation 모듈 훈련의 기반이 되어 계산 비용을 줄이면서도 시각 품질을 보존합니다.
요약하면:
여기서 설명한 LoRA(HD_DMD2_1_CFG-SCALE, DPM_4STEPS_A1, DPM_4STEPS_A15 및 V4)는 DMD2 구조를 이용해 CFG 스케일 1에서 작동하도록 조정된 버전입니다.
이는 보통 동일 품질 유지에 더 높은 CFG 스케일이 필요하지만, 이 LoRA들은 생성 단계를 4, 6, 8, 또는 10(Civitai에서 허용하는 최소 단계는 10)을 줄이면서도 인상적인 결과를 보여, 생성 시간을 분 단위에서 몇 초로 단축할 수 있습니다.
주요 특징
빠른 생성 최적화: 매우 적은 추론 단계(4, 6 또는 8)로 고품질 이미지를 빠르고 효율적으로 생성하도록 설계되었습니다.
낮은 유효 CFG 스케일: CFG 스케일 1 주변에서 최적의 성능을 제공하며, 창의성과 충실도의 이상적 균형을 유지합니다.
세 가지 변형: 8, 6, 4단계에 맞춘 버전으로 속도와 디테일 요구에 따라 유연하게 선택할 수 있습니다.
견고한 시각 품질: 단계를 줄여도 색상, 질감, 구성의 강한 디테일을 유지해 속도와 품질이 모두 필요한 응용에 적합합니다.
넓은 적용성: 이미지 정의를 희생하지 않고 생성 시간을 최적화하려는 사용자에게 적합합니다.
사용 지침 및 권장 사항
좋은 결과를 위해 더 많은 단계를 필요로 하는 LoRA를 사용하는 경우, 광원과 디테일 향상을 위해 "hdr" 같은 긍정적 키워드를 추가하거나 LoRA 강도를 높일 수 있습니다.
또한, 포화도와 그림자 조절을 위해 "flat color" 같은 부정적 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
LoRA 강도를 낮추면 이미지 과포화를 피하면서 더 높은 CFG 스케일을 사용할 수 있습니다. 단, 이 LoRA는 주로 CFG 스케일 1에 맞춰져 있어 이상적인 강도는 용도에 따라 다릅니다.
강도와 CFG 스케일을 모두 실험하여 작업 흐름과 원하는 스타일에 최적의 균형을 찾아보세요.
모델 세부사항
토론
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