klaabu의 IllustriousNXT_XL_v2.0a

특별 감사 Jebbanyale483, Roxin 및 larrydallas123126

klaabu_IllustriousNXT_XL_v2.0a는 예리한 디테일, 강력한 프롬프트 제어 및 다재다능한 스타일 적용을 요구하는 제작자를 위해 만들어진 Illustrious 애니메이션 모델의 미세 조정 진화 버전입니다. 이 버전은 전체적인 충실도를 향상시키고, 아티스트 스타일 및 아트 장르에 대한 인식을 강화하며, 완전한 텍스트 인코더 강도를 유지하여 태그 기반과 자연어 프롬프트 모두에서 반응이 빠르고 강력한 결과를 제공합니다.

🎯 주요 기능

• 미세 조정 기본: 향상된 해부학, 조명 및 출력 일관성

• 스타일 인식: 인기 아티스트와 아트 스타일에 대한 인식 강화

• 프롬프트 유연성: Danbooru 태그와 자연어를 모두 잘 처리

• LoRA 친화적: 캐릭터, 몸체, 얼굴, 미학을 위한 LoRA 완전 지원

• 인코더: 최신 토큰 인식 기능을 갖춘 완전한 텍스트 인코더 유지 (2025년까지 학습)

• 해상도: 512×512부터 1536×1536 이상까지 네이티브 지원

🛠️ 권장 설정

• 샘플러: Euler A 또는 DPM++ 2M SDE, 스케줄 유형: SGM Uniform

• CFG 스케일: 3 – 7

• 스텝: 25 – 35

• VAE: 선택 사항

🧷 추천 긍정 태그

(masterpiece, best_quality, ultra_detailed, expressive eyes, clean shading)

🚫 추천 부정 태그

(worst_quality, jpeg artifacts, watermark, child, blurry, malformed hands)

안전 팁:

원하지 않는 콘텐츠를 피하고 생성물을 깨끗하게 유지하기 위해 강력한 부정 프롬프트를 사용하세요.

🧪 최적 활용 사례


• 고품질 캐릭터 및 장면 일러스트레이션

• 아트 스타일 실험 및 미학적 LoRA 테스트

• 비주얼 노벨 자산, 커버 및 표현력 있는 초상화

피드백을 남기거나 결과를 공유하거나 생성물에 저를 태그해 주세요 — 커뮤니티의 창작물을 바탕으로 계속 모델을 개선하고 있습니다.

klaabu의 IllustriousNXT_XL_v1.0

klaabu_IllustriousNXT_XL_v1.0는 IllustriousXL을 기반으로 한 고성능 애니메이션 중심 체크포인트입니다.
스타일 유연성, LoRA 호환성, 예리한 프롬프트 반응성을 위해 미세 조정되었으며, 태그 기반과 자연어 워크플로우 모두를 지원합니다.

이번 릴리스는 강력한 프롬프트 준수, 선명한 색상, 제어된 음영, 인지 가능한 캐릭터 충실도에 중점을 두었으며, 다수의 애니메이션 스타일에서 캐릭터 일러스트와 콘셉트 디자인에 이상적입니다.

🎯 주요 기능

• 최적화 대상: 스타일리시한 애니메이션 생성, 태그 중심 제어, 표현력 있는 얼굴 디테일

• 프롬프트 스타일: Danbooru 태그 스타일과 자연어 모두 지원

• LoRA 지원: 표현력 있는 LoRA와 콘셉트 특화 LoRA 모두와 높은 호환성

• 토큰 인식: 2025년 초까지 학습된 지식 반영

• 해상도 범위: 512×512부터 1536×1536 이상까지 네이티브 지원

🛠️ 권장 설정

샘플러 Euler A

CFG 3 – 7

스텝 20 – 35

VAE는 필수 아님

🧷 추천 긍정 태그

(masterpiece, best_quality, amazing_quality 등)

🚫 추천 부정 태그

worst_quality, low_quality, blurry, jpeg artifacts, text, logo, child, young

안전 제어 권고:

• 생성 모델이 가끔 의도하지 않은 해로운 결과물을 만들 수 있습니다.

• 이 위험을 최소화하기 위해 책임 있는 콘텐츠 생성을 위한 추가 안전 메커니즘이 포함된 위 부정 프롬프트 사용을 강력히 권장합니다.

🧪 최적 활용 사례

• 단일 캐릭터 구성

• 스타일화된 초상화 또는 전신 샷

• 선명한 톤 매핑을 적용한 장면 기반 일러스트레이션

• 새로운 미학적 LoRA 실험 테스트

피드백, 샘플 생성물, 테스트 결과를 선호하는 채널에 공유하거나 직접 저를 태그해 주세요.
커뮤니티 피드백을 바탕으로 이 모델을 적극적으로 개선해 나가고 있습니다 — 함께 발전시켜 나갑시다.