Flux.1 D - 편안한 분위기 - v1.0
추천 매개변수
samplers
steps
cfg
resolution
other models
추천 고해상도 매개변수
steps
팁
원하지 않는 촉수 형태의 왜곡을 피하려면 낮은 강도 설정을 사용하세요.
LoRA 미세 조정은 학습 이미지에서 특정 특징을 선택하여 독특한 이미지 조합을 가능하게 합니다.
전체 학습 체크포인트는 종종 편향되거나 해부학적으로 부정확한 결과를 생성하므로, 더 나은 결과를 위해서는 LoRA 스타일 모델을 사용하세요.
일반적인 주제별 키워드로는 분위기 있는, 무드 있는, 차분한, 편안한, 평온한, 신비로운이 있습니다.
V.2.0
더 많은 이미지와 높은 스텝 수 추가.
낮은 강도 사용을 권장합니다. 그렇지 않으면 이유 없이 모든 것이 촉수 괴물로 변할 수 있습니다.
Flux의 프로 버전을 출시했으면 좋겠는데, 현재의 증류된 버전은 제어가 어렵고 유연성도 제한적입니다. 몇 가지 프롬프트를 테스트하면 항상 특정 이미지나 학습된 것을 따라가 Flux 특유의 세련된 룩(시네마틱, 사진, 특정 동물이나 사람 등)이 나옵니다.
학습된 전체 체크포인트들은 사실상 작동하지 않을 거라 강하게 의심합니다. 거의 모든 것을 시도해봤지만 항상 엉망인 해부학이나 강한 편향이 나타나서 네거티브 프롬프트나 프롬프트 가중치로는 해결할 수 없습니다. Flux는 그런 기능들을 사용하지 않기 때문입니다. 예를 들어, 옷을 요청해도 항상 나체인 인물 사진 같은 경우입니다. SDXL에서 이것이 효과가 있었는지 잘 모르겠지만, 나는 네거티브 프롬프트를 많이 사용하지 않았지만 피하고자 하는 몇 가지 요소는 제거하는 데 충분했습니다.
이상하게도, 스타일이 포함된(예: 애니메이션) 학습 또는 LoRA화된 모든 체크포인트는 매우 잘 작동하며, 현실적인 이미지에도 적용됩니다. 내가 사용하는 거의 모든 이미지에 사용하죠(여기에서는 기본 FP8 체크포인트를 사용해 쇼케이스용입니다)... 아주 혼란스럽습니다.
SDXL 용으로 사용하려고 계획한 데이터셋으로 학습했지만 만족스러운 결과를 얻지 못했습니다. 지금은 몇 장의 이미지(기본 캡션 포함)와 800 스텝만으로 작은 테스트를 진행했습니다. 나중에 자연어로 변경할 예정입니다.
가장 많이 사용되는 단어는 분위기 있는, 무드 있는, 차분한, 편안한, 평온한, 신비로운 ... 그리고 잡다한 (캡션 없이 이미지... 음, 그게 캡션인 셈이네요, Kohya가 .txt 파일이 없으면 폴더 이름을 선택한다는 걸 잊었네요 :D)
순서: 처음 2장 이미지는 LoRA 적용 / 미적용, 그 후 반대 순서
특정 경우에 더 크거나 적은 영향을 미침 (현재 기준)
Flux LoRA로 꽤 많이 테스트해봤고 정말 놀라운 결과를 얻었습니다. 단 100-200 스텝 정도만으로도 컨셉과 기본 강도 1에서 낮거나 높은 강도가 큰 영향을 주지만, 항상 뭔가가 남아 있어서 전체 이미지를 사용하지 않고 학습된 이미지의 특정 부분만 선택할 수 있는 느낌입니다(예: 노란색 옷만 원할 때 그 외는 제외하는 식).
지금까지 약 30개의 LoRA를 만들었으며(테스트용으로만), 몇 장의 이미지로 할 수 있는 일이 정말 대단합니다.
아마 우연일 수도 있겠지만, 누가 알겠습니까.
모델 세부사항
토론
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