소개. 简介：

style LoCon은 Civitai 사이트에서 '최다 컬렉션' 및 '최다 반응'을 받은 포니 기반 모델 이미지로 학습되었습니다.

이 모델은 화풍 LoCon입니다.

이 LoRA는 특정 아티스트의 스타일이나 기법을 모방하려는 의도가 없습니다. 다만 커뮤니티 취향과 이미지의 시각적 매력을 어느 정도 반영할 수 있습니다. 프롬프트에 따라 스타일이 미묘하게 변할 수 있습니다.

사용법 Usage：

V2 이전 버전은 특정 트리거 단어가 없으므로, 해당 모델과 함께 제공되는 품질 태그를 사용하세요.

V3 및 이후 버전에서는 다음 태그들이 학습되었습니다:

positive:

masterpiece, best quality, very aesthetic

negative:

worst quality, low quality, displeasing

여기에 추가로 프롬프트를 편집할 수 있습니다.

데이터 버전 Data Generation：

v6:

500장 이상의 신규 이미지가 추가되었으며, 일부는 Flux에서 선정되었습니다. 품질이 낮다고 판단한 이전 이미지 일부는 삭제했습니다.

데이터셋의 총 이미지 수는 3,000장을 넘었고, 총 6개 버전에서 20개 이상의 개념이 수동으로 향상/수정되었습니다.

모델의 랭크도 상승했습니다.

v5.9:

모델의 성능이 기대에 못 미쳤지만, 학습 데이터셋의 이미지 자체에는 문제가 없다고 판단합니다. 태그를 수동으로 조정하며 결과 변화를 관찰할 계획입니다.

2025/1/3 업데이트:

일부 태그를 수동으로 업데이트했으나 밝기 및 색상과는 무관해 보입니다. 임시로 노이즈 오프셋과 관련이 있을 것으로 추측합니다.

v5:

데이터셋은 2,154장으로 확장되었으며, 약 1,000장의 포니 이미지가 주요 학습 대상입니다.

V-pred 모델은 Eps-pred 기반 모델로 학습한 LoRA를 사용할 수 있으나 출력 품질이 크게 저하됩니다. 이 버전은 두 가지 다른 유형의 모델에서 별도로 학습할 예정입니다.

최신 NoobAI 버전은 두드러진 아티팩트가 있으나 Danbooru의 'jpeg artifact' 태그는 효과가 미미합니다. 이를 해결하기 위해 특징적이며 육안으로 확인 가능한 약 30장의 이미지를 부정 예제로 선정했습니다.

관측된 현상: Pony v6 및 NoobAI는 옆머리가 있는 헤어스타일의 뿌리 부분에 삼각형 모양의 들뜸을 생성하는 경향이 있습니다. Danbooru에서는 이를 'hair intakes' 또는 'curtained hair'로 태그하지만, Pony는 모든 캐릭터에 이 구조를 적용합니다. 이는 Pony가 캐릭터 훈련 시 헤어스타일이 의도와 다르게 생성되는 주요 원인 중 하나입니다. NoobAI에서도 유사한 현상이 관찰되었으며, Danbooru 외부의 데이터셋에 이 특징이 많이 존재하지만 적절히 태그되지 않았다고 추정합니다.

데이터셋의 이미지를 필터링했고 약 3분의 2가 올바르게 주석 처리되었습니다. 현재 프롬프트에 'hair intakes'를 추가하는 것이 이 문제를 어느 정도 완화할 수 있으나 완전한 해결책은 아직 찾지 못했습니다.

v4:

데이터셋 태그를 부분적으로 최적화했습니다. NoobAI Epsilon-pred v1을 기반으로 학습했습니다.

포니 기반 모델은 귀걸이, 귀 피어싱 등 귀 장식을 생성하는 경향이 강하며, 때로는 캐릭터 귀 구조를 훼손합니다. 관련 태그를 재정리하고, 구조상 문제가 미미한 이미지는 잘라내고 수동으로 수정했으며, 수정이 어려운 이미지는 제거했습니다.

v3:

데이터셋이 1429장으로 확장되었으며, 긍정 및 부정 태그 예제가 포함되어 있습니다.

774장은 '가장 원하는' 스타일입니다.

Illustrious v0.1로 학습했습니다.

v2:

데이터셋이 374장으로 확장되었습니다. 모델에 내장된 품질 및 미학 태그를 사용해 생성 품질을 제어합니다.

v1:

Civitai에서 224장, 정규화용으로 393장을 학습했습니다.

Animagine v3.1과 Pony v6 두 가지 버전이 있습니다.

test ver.4:

약간 언더피팅 되었지만 작동합니다. Animagine v3.1에서 학습한 품질 및 진품 태그(best quality, masterpiece, very aesthetic 등)가 이 체크포인트가 생성하는 그림 스타일을 변경할 수 있음을 발견했습니다. 다음 테스트 버전에서 수정 예정입니다.