LEOSAMs HelloWorld XL - HelloWorld XL 70

🖥️저와 제 친구가 개발한 오픈 소스 GPT4V-Image-Captioner를 사용해 보세요. 원클릭 설치가 가능하며 이미지 사전 압축, 이미지 태깅, 태그 통계 등 다양한 기능이 통합되어 있습니다. 최근 이 도구의 웹 UI 플러그인 버전도 출시했으니, 누구나 자유롭게 사용 가능합니다!

🌍QQ群 '토순·AIGC 꿈공 북공장'에 환영합니다, 그룹 번호: 780132897 ；'토순·AIGC 꿈공 남공장', 그룹 번호: 835297318 (입장 답변: 토순).Telegram 그룹 채팅 '토순의 SDXL 브로드웨이' 링크:https://t.me/+KkflmfLTAdwzMzI1

📖HelloWorld 7.0 업데이트 - 2024년 6월 13일

한 문장 요약: HelloWorld 7.0은 반복적으로 최적화된 버전으로, 시리즈 전체에서 최고의 신체 성능과 확장된 컨셉 범위 및 풍부한 세부 묘사를 자랑합니다.

업데이트 내용:

1. 부정적 훈련 이미지 추가, 포즈 훈련 강화, 클립 모델 최적화를 통해 이전 버전과 비교해 팔다리와 손의 정확성이 향상되었습니다. 권장 부정적 프롬프트 단어는 "bad hand, bad anatomy, worst quality, ai generated images, low quality, average quality"입니다.

2. 공식 SPO 모델에서 미세 조정된 LoRA를 추출해 HelloWorld 7.0에 통합했습니다. SPO는 DPO 방식의 추가 개선이며, SPO 기본 모델은 DPO XL 및 원래 SDXL 기본 모델보다 성능이 뛰어납니다. SPO LoRA는 이미지 세부 및 대비를 향상시키고 이미지를 아름답게 만듭니다. SPO 기술팀에 감사드립니다.

3. 훈련 세트의 컨셉 범위를 계속 확장했으나 훈련 세트를 최적화 및 간소화했습니다(대규모 훈련 세트의 미세조정 비용이 너무 높고, 최근 H800 임대가 어려워 현지 훈련 시간을 감당할 수 없음). 현재 총 훈련 세트는 20,821장입니다. 해상도 분포는 다음과 같으며, 이미지 수가 많은 여러 해상도를 조합해 사용하길 권장합니다:

   (832, 1248) - 수량: 7128
   (896, 1152) - 수량: 6250
   (1248, 832) - 수량: 2402
   (1024, 1024) - 수량: 1639
   (1360, 768) - 수량: 928
   (1152, 896) - 수량: 870
   (768, 1360) - 수량: 432
   (960, 1088) - 수량: 506
   (992, 1056) - 수량: 162
   (1088, 960) - 수량: 140
   (704, 1472) - 수량: 120
   (1056, 992) - 수량: 122
   (1472, 704) - 수량: 115
   (1632, 640) - 수량: 75
   (640, 1632) - 수량: 12

4. GPT4O를 사용해 모든 데이터셋에 재라벨링을 실시했습니다. 이번에는 구조화된 라벨링 방식을 적용했으며, 구조는 "한 문장 요약 설명 + 여러 이미지 요소 태그 + 영감을 받은 작가 XXX + 심미적 품질 설명 단어"입니다. 심미적 품질 설명 단어는 최악의 품질, 낮은 품질, 평균 품질, 최고 품질, 걸작의 5단계로 나뉩니다. 대표적인 라벨링 예시는 다음과 같습니다:

   빨간색과 베이지색 리본으로 감싼 인간 손을 주제로 한 개념 미술, 평범하고 밝은 배경과 분리된 현실적 스타일, 미니멀리즘 색상 구성, 부드러운 질감, 길고 초현실적인 미학, 살바도르 달리의 초현실주의 작품에서 영감을 받음, 걸작

HelloWorld 7.0 버전의 Inspired by XXX에 포함된 '고빈도 태깅 단어 목록'과 '고빈도 아트 스타일 목록'은 상업 라이선스 사용자에게만 제공됩니다. 이전에 Helloworld XL 시리즈 모델 권한을 구입한 파트너는 누락 사항이 있을 경우 무료로 받기 위해 저에게 연락해 주세요.

플레이어는 HelloWorld 6.0 고빈도 태깅 단어 목록을 참고할 수 있습니다. 또한 갤러리에 150장 이상의 고품질 HelloWorld 7.0 예시 이미지도 제공하여 모두의 출력을 위한 참고 자료로 활용할 수 있습니다. 모델 제작은 쉽지 않으니 플레이어 여러분의 이해와 관용에 감사드립니다!

📖HelloWorld 6.0 업데이트 - 2024년 4월 20일

LEOSAM HelloWorld 6.0 상위 250개 고빈도 태깅 단어 목록

기다려 주셔서 감사합니다. 최근 취업 준비로 HelloWorld 업데이트에 지연이 있었습니다. 버전 6.0의 주요 업데이트 사항은 다음과 같습니다:

• HelloWorld 6.0은 버전 5.0을 기반으로 한 반복 개선판입니다. 제 테스트에 따르면 사실감 면에서는 5.0과 크게 다르지 않습니다. 6.0의 주된 강점은 훈련 세트 내 컨셉의 폭넓은 커버리지입니다. 피드백에 따라 초현실주의, 부도와 사진, 그룹 사진, 마스크, 종이접기, 3D 렌더링, 자동차, 용, 임산부 사진 등 다양한 주제가 강화되었습니다. 일부 예시는 삽화에 포함되어 있습니다.

• HelloWorld 6.0은 모델의 부정적 프롬프트 반응을 높이기 위해 훈련에 일부 저품질 이미지를 의도적으로 포함했습니다. 부정적 프롬프트에 "low quality, jpeg artifacts, blurry, poorly drawn, ugly, worst quality" 등 단어를 사용하는 것이 권장됩니다.

• HelloWorld 6.0의 주요 훈련 세트는 GPT4v 태깅을 사용합니다. GPT4v로 태깅 불가능한 이미지에 대해서는 blip2-opt-6.7b가 안내하는 cogVQA를 사용합니다. 이러한 멀티모달 모델들의 태깅 언어 스타일은 기존 WD1.4 태거와 다릅니다. 훈련 세트 내 다양한 컨셉의 정확한 발동을 위해 HelloWorld 6.0 훈련 세트에서 추출한 상위 250개 고빈도 태깅 단어 목록을 작성했습니다. 해당 고빈도 단어 목록은 이 문서에서 확인할 수 있습니다.

마지막으로, SD3가 곧 출시될 예정이나 저는 여전히 HelloWorld XL 7.0 업데이트를 진행하며, 7.0 버전에서 더 큰 향상을 달성하고자 합니다!

📖2024.2.22 "HW5.0_Euler_a_Lightning" 소개

본 모델은 HelloWorld SDXL 기본 모델의 실행 속도를 높인 버전으로, SDXL-Lightning 기술을 접목했습니다. Eular a 샘플러와 CFG 1을 탑재해 6~8단계로 이미지를 생성할 수 있으며, 이는 원래 SDXL보다 3배 빠릅니다. 비교 결과 LCM이나 Turbo 버전보다 더 우수한 영상 결과물을 보입니다.

모델로 이미지를 생성할 때 권장 설정은 다음과 같습니다:

샘플러: Eular a (중요! 모델이 Eular a에 맞춰져 있어 다른 샘플러는 좋은 결과를 보장하지 않습니다)

CFG 스케일: 1

샘플링 단계: 8단계 (6~8단계 허용)

고해상도 알고리즘: ESRGAN 4x / 8x_NMKD-Faces_160000_G

고해상도 스케일: 1.5배

고해상도 단계: 8단계

고해상도 노이즈 제거 세기: 0.3

📖2024.2.11 "HelloWorld 5.0 GPT4V" 소개

HelloWorld 5.0은 HelloWorld 시리즈 역사상 가장 대규모 업데이트로, GPT-4v 태깅을 포함하며 SF, 동물, 건축, 일러스트 등 분야에서 깊이 있는 미세조정을 거쳤습니다.

비교 테스트 결과 개선된 점은 다음과 같습니다:

1. 더욱 다양하고 동적인 캐릭터 포즈 및 이미지 구성을 통해 시각적으로 매력적인 그림 생성;

2. 필름 데이터셋을 광범위하게 훈련함. 2.0~4.0 버전에서 약했던 필름 질감을 보강했으며, 1.0 버전의 leogirl 스타일도 일부 다시 즐길 수 있습니다. 'film grain texture', 'analog photography aesthetic' 등의 표현으로 필름 질감을 유도 가능;

3. SF, 스릴러, 동물 등 주제의 표현력이 강화되었으며, 메카 등 대상이 더 디자인적 느낌을 가짐. 눈표범, 붉은 판다, 자이언트 판다, 호랑이, 팔라스 고양이, 가정용 고양이와 개 등이 더욱 사실적임;

4. GPT 태깅 덕분에 프롬프트 준수력 및 개념 정확성이 한층 향상됨.

다만 단점은:

1. 대규모 미세조정 업데이트로 팔다리 오류율이 다소 증가할 수 있는데, 이는 새로운 최적화 영역 진입 시 나타나는 정상 현상입니다. 이전 버전은 팔다리 테스트와 개선에 많은 시간 투자했으나 신버전은 제한적인 시간으로 인해 부족했습니다. 그럼에도 이 버전의 팔다리 정확성은 1.0보다 높으며, 앞으로 개선을 이어가겠습니다.

2. 필름 질감 강화로 인해 GPT 태깅이 최대한 정밀해도 이미지에 기본적인 따뜻한 색조가 포함될 수 있습니다. 하지만 'studio light', 'sharp focus' 등의 프롬프트를 사용하면 고해상도 스튜디오 품질 이미지를 만들 수 있으며, 적절한 프롬프트 활용 시 이전 버전보다 피부 톤과 시각적 매력이 더 좋아질 수 있습니다.

3. 보다 많은 전신 캐릭터 이미지가 포함되어 전신 효과가 개선되었으나, 특정 캐릭터 구성이 설명되지 않으면 더 넓은 장면을 생성할 수 있습니다. 현재 1024 해상도의 전신 이미지에서 얼굴 세부 묘사는 반신 또는 클로즈업보다 약간 덜 선명할 수 있으나, adetailer 및 1.5배 Hires 0.3 강도 적용, 또는 구성을 지정해 전신 이미지 생성을 피하는 프롬프트로 개선 가능합니다.

4. 일부 고품질 일러스트 데이터셋이 추가되어 애니메이션 스타일 관련 프롬프트 시 애니메이션 이미지가 생성될 가능성이 있습니다. 이 점이 우려된다면 프롬프트를 조정해 주세요.

이번 버전의 주요 업데이트는 이렇습니다. SDXL 기본 모델 훈련은 매우 까다로우며, 훈련 세트가 만장에 근접하면 각 모델의 태깅 및 훈련 비용이 300달러를 넘어갑니다. 모두가 모델을 자유롭게 사용하며 피드백을 주시면 감사하겠습니다! 모델이 만족스러우시면 널리 알려 주시면 매우 감사하겠습니다.

📖2024.1.31 "HelloWorld 4.0" 소개

HelloWorld 4.0은 blip+clip 태깅에서 GPT4V 태깅으로 전환하는 점진적 과도기 버전입니다. 저는 먼저 순수 GPT4V 태깅 모델을 훈련했으며, 이후 HelloWorld 3.2의 많은 부분과 Juggernaut XL의 0.05 비율(피부톤 조정을 위해)을 합병했습니다. 새 버전은 3.2에 비해 프롬프트 준수 및 컨셉 커버리지에서 개선되었습니다.

새 GPT4V 태깅 훈련 세트는 helloworld3 시리즈의 4000장에서 8000장으로 두 배 증가했으며, 인물뿐 아니라 동물, 건축, 자연, 음식, 일러스트레이션 등도 포함합니다. 순수 GPT4V 버전은 과적합 문제가 있었고, 이는 훈련 이미지 수가 두 배로 늘어났기 때문이라고 예비 판단합니다. 향후 반복 최적화의 다음 단계는 인물 컨셉을 충분히 훈련시키면서 최대한 많은 비인물 컨셉을 포함하는 방법을 찾는 것입니다. 현재 단계에서는 원활한 전환을 위해 새 버전과 구 버전을 융합하여 미세 조정을 수행 중이며, 확대된 컨셉 세트와 GPT4V 태깅의 장점은 아직 뚜렷하게 나타나지 않았으나, 이후 세대 5, 6에서 점점 명확해질 것입니다.

📖2024.1.5 "HelloWorld 3.2" 소개

버전 3.2는 DPO 기술로 최적화된 반복판이며, 3.0 대비 피부톤과 팔다리 정확성에 개선점이 있지만 크게 두드러지진 않습니다. 그래서 본 버전은 4.0이 아닌 3.2로 명명되었습니다.

📖2023.12.15 "HelloWorld 3.0" 소개

1. 새 버전은 훈련 세트를 확장해 모델의 다양한 예술 스타일 표현 능력을 향상했으며, SF와 예술 분야를 포함합니다.

2. 슬라이더 기술로 만든 자체 품질 향상 LoCon을 통합하여 이미지 질감을 개선하고 손가락과 팔다리 왜곡 문제를 완화했습니다.

📖2023.11.17 "HelloWorld 2.0" 소개

인내해 주셔서 감사합니다. 여러 어려움을 극복해 HelloWorld 2.0 버전을 만족스러운 상태로 여러분께 선보이게 되었습니다. HelloWorld 2.0과 1.0의 주요 차이는 다음과 같습니다:

1. HelloWorld 2.0은 트리거 워드 없이 사용 가능하며 결과 품질은 1.0에서 트리거 워드를 사용했을 때와 대등합니다. 1.0의 'leogirl' 트리거 워드는 동아시아인과 밀접한 연관이 있었습니다. 트리거 워드가 사라지고, 여전히 '1girl' 등 단어는 인종 지정 없이 동아시아 인물을 생성할 가능성이 있지만, 이제 국적, 피부색 등 키워드로 인종을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 'Chinese', 'Russian', 'Iranian', 'Jamaican', 'Kenyan', 'dark-skinned', 'pale-skinned'와 같은 단어들의 트리거 효과는 아래와 같습니다.

   

   또한 여러 나라 및 성별 인명을 프롬프트에 넣어 다양한 스타일의 캐릭터 생성도 가능합니다. 예: Han Meimei(중국), Sophie Martin(프랑스), Priya Patel(인도), Fatima Al-Hassan(아랍), Wanjiru Mwangi(케냐). 위 프롬프트는 단지 예시이며, 다양한 프롬프트와 플레이 방법을 탐색하고 공유할 수 있습니다.

   

2. HelloWorld 2.0은 품질 및 색감을 균형 있게 조절했고, 더 다양한 스타일 옵션을 제공합니다. 1.0 버전은 'leogirl'과 함께 사용 시 강한 필름 질감을 생성했습니다. HelloWorld 2.0은 필름 질감에 얽매이지 않으며, 품질 관련 프롬프트로 커스터마이즈가 가능합니다. 테스트한 성공적인 프롬프트 예시는 다음과 같습니다:

   high-end fashion photoshoot, product introduction photo, popular Korean makeup, aegyo sal, Sharp High-Quality Photo, studio light, medium format photo, Mamiya photography, analog film, Medium Portrait with Soft Light, real-life image, refined editorial photograph, raw photo, real photo, Scanned Photo, film still

   해당 프롬프트의 색상 효과는 다음과 같습니다:

   

3. HelloWorld 2.0의 훈련 세트는 전신 사진 비중을 대폭 늘려 SDXL이 전신 및 원거리 인물 사진을 생성하는 효과를 높였습니다. 1.0 대비 개선되었으나, 전신 사진 생성 중에는 권장드리듯이 'adetailer'를 반드시 사용하세요. 또한 VRAM이 충분한 사용자(24GB 이상)는 이미지에 1.5배 고해상도 보정을 적용하는 것이 얼굴 디테일 개선에 매우 유익합니다.

📖2023.8.29 "HelloWorld" SDXL 기본 모델 소개

중요 알림: HelloWorld 1.0 모델 사용 시 트리거 단어 "leogirl" 추가를 잊지 마세요.

SD1.5 기본 모델 “MoonFilm”과 달리 “HelloWorld”는 완전히 새로운 사실적 SDXL 기본 모델 시리즈입니다. 보다 많은 사용자가 HelloWorld를 접할 수 있도록 원래 Moonfilm 모델 링크를 유지했으며, SDXL 새로운 플랫폼에서 Moonfilm의 정신적 계승으로 볼 수 있습니다. 다만 HelloWorld는 단순 사실성 및 필름 느낌 초상화를 넘어서길 목표로 합니다. SDXL은 SD1.5보다 훨씬 풍부한 정보량과 텍스트 이해 능력을 갖추어, HelloWorld는 모든 것을 사실적으로 묘사하는 기본 모델 또는 가상 사진 세계를 구축하는 기반 모델로 기대하고 있습니다.

SD1.5 사실적 기본 모델은 이미 매우 성숙 단계에 이르렀으며, 큰 성능 향상은 어려울 것으로 보입니다. SD1.5 플랫폼의 혁신적인 기술이 없다면 Moonfilm & MoonMix 시리즈의 업데이트는 사실상 종료됩니다. 저는 HelloWorld SDXL 대형 모델 개발에 주력할 것입니다. 1.0 버전은 이미 배포 중이며, 2.0 버전은 긴급 개발 중으로 9월 초 업데이트를 예상합니다.

새로운 SDXL 모델인 HelloWorld와 기존 SD1.5 모델의 차이는 세 가지입니다:

1. 일반적으로 트리거 단어를 포함하지 않는 SD1.5 기본 모델과 달리, HelloWorld 1.0 사용 시에는 "leogirl" 트리거 단어를 반드시 사용해야 SDXL 모델이 훈련 세트 효과를 안정적으로 유발할 수 있습니다.

2. HelloWorld 모델은 1024*1024 픽셀 해상도에서 직접 출력 지원해 고해상도 확대가 불필요합니다. 직접 출력하는 클로즈업 초상화 품질은 SD1.5 버전과 견주어 손색없으나, 원거리 인물 출력에는 여전히 결함이 있으므로 ADetailer 플러그인 사용이 권장됩니다.

3. SDXL은 이제 간단한 자연어 프롬프트로 더 쉽게 출력할 수 있습니다. 자연어 프롬프트를 더 많이 시도하는 것이 사실적인 AI 사진 출력에 더 좋은 결과를 줍니다.

수차례 테스트 후 권장 드로잉 설정은 다음과 같습니다:

• 스텝 ≥ 25

• 샘플러: DPM++ 2M Karras

• CFG 스케일: 10

• 크기 ≥ 1024x1024

• ADetailer: 활성

모두 HelloWorld를 사용하고 많은 피드백을 부탁드립니다. 여러분의 의견은 모델 개선에 매우 중요합니다!

저작권 고지:

HelloWorld 시리즈 모델(이하 "모델")은 저(이하 "소유자")가 LiblibAI 플랫폼의 도움으로 제작했습니다. LiblibAI와 Civitai를 제외한 플랫폼에 모델을 재배포하는 것은 소유자의 허가 없이 금지되어 있습니다.

소유자는 모델로 생성된 이미지를 비상업적 교육 및 정보 제공 목적으로 무료 사용할 수 있도록 허가하며, 단 조건은 다음과 같습니다:

- 사용자가 관련 법률을 준수하며 모델 또는 제3자의 권리를 침해하지 않을 것.

- 이미지의 출처를 "LEOSAM의 HelloWorld 기본 모델 제작"로 명확히 표시할 것.

상업적 이용의 경우 소유자와 사전 상업 라이선스 계약이 필요하며, 상업 라이선스 및 모델 개인화 관련 문의는 소유자의 홈페이지 연락처를 통해 연락해 주세요.

SDXL 모델 개발 및 무료 배포는 큰 노력의 산물입니다. 소유자는 커뮤니티의 오픈소스 개발 기여에 대한 감사로 개인 애호가를 위해 HelloWorld 모델의 지속적인 무료 업데이트를 약속합니다. 협력적 상업 활동은 모델의 발전과 개선에 필수적이며, 모든 사용자 분들의 이해와 지지에 감사드립니다.

무단 사용은 관련 법률 위반이 될 수 있으며 법적 책임이 따릅니다. 이 고지는 소유자의 단독 해석권에 속하며, 관련 법령을 준수합니다.