klaabu의 IllustriousNXT_XL_v2.0a

특별 감사Jebbanyale483, Roxin,larrydallas123126 그리고 Futurabbit

klaabu_IllustriousNXT_XL_v2.0a는 날카로운 디테일, 강력한 프롬프트 제어 및 다양한 스타일 범위를 요구하는 창작자를 위해 만들어진 Illustrious 애니메이션 모델의 미세 조정된 진화형입니다. 이 버전은 전반적인 충실도를 향상시키고, 아티스트 스타일 및 예술 장르에 대한 인식을 강화하며, 텍스트 인코더의 완전한 강도(2025년까지) 유지로 태그 기반 및 자연어 프롬프트 모두에서 반응성이 높고 강력한 결과를 제공합니다.

🎯 주요 특징

• 미세 조정된 베이스: 향상된 해부학, 조명 및 출력의 일관성

• 스타일 인식: 인기 아티스트 및 예술 스타일 인식 강화

• 프롬프트 유연성: Danbooru 태그와 자연어 모두 동등하게 수용

• LoRA 친화적: 캐릭터, 신체, 얼굴 및 미학용 LoRA를 완벽 지원

• 인코더: 토큰 인식이 업데이트된 완전한 텍스트 인코더 유지(2025년까지 훈련됨)

• 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:

원치 않는 콘텐츠를 피하고 생성물을 깨끗하게 유지하려면 강력한 부정 프롬프트를 사용하세요.

🧪 최적 용도


• 고품질 캐릭터 및 장면 일러스트레이션

• 아트 스타일 실험 및 미학 LoRA 테스트

• 비주얼 노벨 자산, 표지 및 표현력 있는 초상화

피드백을 남기거나 결과를 공유하거나 출력물에 저를 태그하세요 — 커뮤니티가 만드는 것에 따라 계속 개선하고 있습니다.

klaabu의 IllustriousNXT_XL_v1.0

klaabu_IllustriousNXT_XL_v1.0는 IllustriousXL 위에 구축된 고성능 애니메 초점 체크포인트입니다.
이 모델은 스타일 유연성, LoRA 호환성 및 날카로운 프롬프트 반응성을 위해 미세 조정되어 태그 기반 및 자연어 워크플로 모두를 가능하게 합니다.

이번 릴리스는 강력한 프롬프트 준수, 생생한 색상, 제어된 음영 처리 및 인지 가능한 캐릭터 충실도에 중점을 두어 여러 애니메 스타일에 걸쳐 캐릭터 일러스트레이션과 콘셉트 디자인에 이상적입니다.

🎯 주요 특징

• 최적화 대상: 스타일화된 애니메 생성, 태그 중심 제어, 표현력 있는 얼굴 디테일

• 프롬프트 스타일: Danbooru 태그 스타일과 자연어 모두 수용

• LoRA 지원: 표현력 및 콘셉트 특화 LoRA와 높은 호환성

• 토큰 인식: 2025년 초까지 훈련된 지식 포함

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

🛠️ 권장 설정

샘플러 Euler A

CFG 3 – 7

스텝 20 – 35

VAE는 필요하지 않음

🧷 추천 긍정 태그

(masterpiece, best_quality, amazing_quality 등)

🚫 추천 부정 태그

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

안전 통제 권장사항:

• 생성 모델은 때때로 의도하지 않은 유해한 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

• 이 위험을 최소화하기 위해, 위의 부정 프롬프트를 사용하여 책임감 있는 콘텐츠 생성을 위한 추가 안전 메커니즘을 포함하는 것을 강력히 권장합니다.

🧪 최적 용도

• 단일 캐릭터 구성

• 스타일화된 초상화 또는 전신 샷

• 생동감 있는 톤 맵핑을 이용한 장면 기반 일러스트레이션

• 새로운 미학 LoRA 실험 테스트

선호하는 채널에 피드백, 생성 샘플 및 테스트 결과를 남기거나 저를 직접 태그하세요.
커뮤니티 피드백을 기반으로 이 모델을 활발히 개선하고 있습니다 — 함께 더 발전시켜 봅시다.