myself-badhand - v5

이 임베딩은 손가락 수와 모양 문제를 수정하는 데 집중하며, 모델 스타일이 변경될 수 있습니다.

• v5:

  • negative_hand-neg는 10장의 이미지로 학습되었습니다.

• v22

  • 75개의 벡터를 사용하며, 학습 데이터는 v5와 다른 부정적 임베딩에서 생성된 200장의 이미지입니다.

• v49

  • 32개의 벡터를 사용하며, 학습 데이터는 다양한 스타일 모델과 다른 부정적 임베딩에서 생성된 600장의 이미지입니다.

ChatGPT 번역

이 임베딩은 손가락의 개수와 모양과 관련된 문제를 수정하는 데 집중하며, 이로 인해 모델 스타일이 변경될 수 있습니다.

• v5:

  • negative_hand-neg는 10장의 이미지로 학습되었습니다.

• v22:

  • 75개의 벡터를 사용하며, 학습 데이터는 v5 및 다른 부정적 임베딩에서 생성된 200장의 이미지로 구성됩니다.

• v49

  • 32개의 벡터를 사용하며, 학습 데이터는 다양한 스타일 모델과 다른 부정적 임베딩에서 생성된 600장의 이미지로 구성됩니다.

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