다 3D체로 나와서 좆망할줄 알았는데, 개념을 가르치기에는 이것만한게 없는듯
이미 있는 개념을 강화시키는 것은 꽤나 잘 통하는것 같음. 없는 것을 가르치는게 존나 빡센거같고.
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로라가 같은 기반으로 만들어지는건 통하는걸 알았으니, 데이터셋은 실사 모델 (바질 믹스)로 3D -> img2img으로
1920x1080해상도의 x0.5배 이상으로 0.1-0.3디노이징 해서 만들고 훈련시킴.
실사 모델이니까 실사체 3D 모델으로 만든 데이터를 잘 만들겠지 싶어서 이렇게 해봄.
정규화는 귀찮으니 지금은 안썼음
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1인칭 꽤나 잘돼서 19금 대추 소추 훈련을 시켜보긴 했는데, 포스팅할수는 없어서 아쉽긴 하네.
잡식 펠라 취향이라 얼굴이랑 부위 다 까야해서 안되더라 ㅠㅠ
대신 얼굴 훈련을 시켜봤으니 이거라도 ㅎㅎ
요 이미지가 아래처럼 변함
실사 얼굴은 실제 사진이랑 구분이 안되서 일부러 안올림... 미안. 진짜 이렇게 잘나올줄은 몰랐지.... 저 3D 형이 진짜 사람같이 나온다고 보면됨.
그래도 얼굴 유지해서 훈련할수 있으니 나쁘지 않음 (학습 정보는 https://arca.live/b/hypernetworks/68599771 참조)
위 정보랑 다른점이라면 영향도가 적도록 64DIM, 64ALPHA를 사용했고 데이터셋은 다각도 얼굴 8-12장 (근접, 초상화) 이렇게 찍고, 고유 단어 (사람 이름같이)로 만들었음. (face같은 겹치는 단어 안씀)
데이터셋 크기는 크게 상관은 없는거 같더라 꼴리는 대로 찍어서 해도 잘 되는데, 고퀄을 원하면 시간이야 더 투자할수 있을듯
훈련시간은 약 2분정도 걸림
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3D모델들은 smutba.se나 유료 모델링 사이트에서 구할 수 있음.
취향이 독특해서 짤구하기가 어렵거나 데이터 셋 구하기가 여러가지 의미로 어려운 경우에는 3D 모델링을 사용하는 것도 좋은 방법이 될수도 있음. 해당 토큰이 사실적이지 않은 3D 형이 되버리지만, 영향도가 큰 토큰 (리얼, 아니메, 포토 등등..)으로 덮어씌우면 하나의 "모양"이라는 개념으로 접근하는거 같더라.
반박시 내가 틀림
