[요약] AI로 일관성 있는 인간 캐릭터를 제작하세요! :: with AI

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[ 요약 ]

이 동영상에서는 전문가가 스테이블 디퓨전에서 일관성 있게 보이는 인간 캐릭터를 만드는 쉬운 해킹 방법을 시연합니다.
이 해킹에는 레오나르도, 오토매틱 1111, 노보크 AI 또는 AI 플레이그라운드와 같은 스테이블 디퓨전 모델과 플랫폼을 사용하는 것이 포함됩니다.
레오나르도 AI는 하루에 150개의 마지막 세대를 제공하며 모델을 학습시키기 위해 자체 학습 데이터를 업로드할 수 있습니다.
전문가는 일관된 인간 캐릭터를 만들기 위해 안정적인 디퓨전 모델을 선택하고 텍스트 입력을 사용하여 성별, 나이, 얼굴 특징 등과 같은 매개 변수를 조정할 것을 제안합니다.
텍스트 입력을 사용하여.
이 해킹은 인간 캐릭터를 만드는 데 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
시청자는 각자가 선호하는 플랫폼에서 이 핵을 사용해 볼 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 모델을 선택하고 잠재 공간에서 이름을 앵커로 사용하여 고유한 캐릭터를 만드는 방법을 설명합니다.
의도적으로 1.1 모델을 선택하고 카메라를 바라보며 웃고 있는 사람의 프롬프트를 여러 번 실행하여 다른 이미지를 만듭니다.
이 기법은 캐릭터의 고유한 이름을 사용하여 일관되고 개인화된 이미지를 생성하는 것입니다.
임의 이름 생성기라는 웹사이트를 사용하여 고유한 이름을 생성할 수 있습니다.
고유한 이름을 입력하고 의도적인 모델을 사용하여 이미지를 생성할 수 있습니다.
튜토리얼에서는 더 나은 결과를 위해 프롬프트를 개선할 것을 제안합니다.
다른 이름을 생성하려면 Leonardo.AI에서 이름 생성기를 클릭합니다.
이미지 생성을 위한 크기, 종횡비, 안내 및 시드를 정의할 수 있습니다.
이미지를 생성한 후 프롬프트를 수정하여 고유한 이미지를 얻을 수 있습니다.
독특한 모양을 위해 고유한 이름을 사용해 보세요.
취향에 따라 가장 적합한 이미지를 선택하세요.
같은 얼굴의 다양한 변형을 재미있게 탐색해 보세요!
이 튜토리얼에서는 전문가가 AI 모델을 사용하여 이름을 바꾸고 다른 이미지를 생성하는 방법을 보여줍니다.
같은 인물의 이미지를 생성하기 위해 다른 이름을 사용하고 남성 캐릭터에도 동일한 기법을 적용합니다.
핵심은 더 자세한 프롬프트를 통해 생성된 이미지에 대한 제어력을 높일 수 있다는 것입니다.
또한 전문가는 이 기술이 특정 모델에만 국한되지 않는다는 것을 보여줍니다.
전반적으로 이 튜토리얼은 독자에게 AI 모델을 실험하고 이미지 생성에 사용하는 방법을 가르치는 것을 목표로 합니다.
이 동영상에서는 발표자가 캐릭터의 고유한 이름을 가진 확산 모델을 사용하여 이미지를 생성하는 방법에 대해 설명합니다.
동일한 모델에서 다른 이름으로 생성된 다양한 이미지의 예를 보여줍니다.
일관된 캐릭터 생성의 핵심은 고유한 이름을 사용하는 것입니다.
자세한 내용은 해당 게시물에 대한 링크를 참조하세요.
독자는 이 접근 방식을 시도해 보는 것이 좋습니다. 

 

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Create Consistent Human Characters with AI!

https://www.youtube.com/watch?v=b1JNKFTlgVk 

 

 

 

[ Summary ]

In this video, the expert demonstrates an easy hack to create consistent looking human characters in Stable Difussion.
The hack involves using Stable Difussion models and platforms like Leonardo, Automatic 1111, Novoc AI or AI Playground.
Leonardo AI provides 150 last generations per day and allows uploading of own training data to train models.
To create consistent human characters, the expert suggests choosing a stable diffussion model and adjusting the parameters like gender, age, facial features, etc.
using the text input.
This hack can save time and effort in creating human characters.
Viewers can try this hack on their respective preferred platforms.
In this tutorial, the reader is encouraged to select a model and create unique characters using a name as an anchor in a latent space.
The deliberate 1.1 model is chosen and a prompt of a smiling person looking at the camera is run multiple times resulting in different images.
The technique involves using the unique name of a character to generate consistent and personalized images.
A website called Random Name Generator can be used to generate unique names.
By inputting a unique name and using the deliberate model, an image can be generated.
The tutorial suggests improving the prompt for better results.
To generate different names, click on the name generator in Leonardo.AI.
You can define the size, aspect ratio, guidance, and seed for the image generation.
After generating images, you can modify the prompt to get unique images.
Try a unique name for a unique look.
Select the best image based on your preference.
Have fun exploring different variations of the same face!
In this tutorial, the expert shows how to replace a name and generate different images using an AI model.
They use different names to generate images of the same person and apply the same technique to male characters.
The key highlight is that a more detailed prompt can increase control over the generated images.
The expert also demonstrates that this technique is not limited to one particular model.
Overall, the tutorial aims to teach the reader how to experiment with AI models and use them for image generation.
In this video, the presenter discusses generating an image using a diffusion model with a unique name for the character.
They show examples of different images generated by the same model but with different names.
The key to consistent character generation is to use unique names.
A link to the post is provided for more information.
The reader is encouraged to try this approach.

 

 

 

 

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