https://arxiv.org/abs/2404.07724 : Applying Guidance in a Limited Interval Improves Sample and Distribution Quality in Diffusion Models
기반으로 dynamic thresholding 조금 개조해서 테스트 돌려봄
모델은 animagine xl v3.1
프롬: 1girl,stelle \(honkai: star rail\), honkai: star rail,freng,solo, alternate costume, collarbone, yellow eyes, cowboy shot, flower, grey hair, signature, clenched hand, hair flower, strapless, closed mouth, dress, strapless dress, long hair, very long hair, hand up, bare shoulders, cleavage,newest, masterpiece, best quality, very aesthetic,sensitive
CFG 1
CFG 16
CFG 16 at [0.4, 0.9]
CFG 8
CFG 8 at [0.4, 0.9]
자세한건 모르겠고 일단 포즈 고정은 고민 끝
색 바래는건 CFG 적용 시작 시점 좀 땡기면 될거 같음
특기할 점은 webui에선 dynamic tresholding으로 인해 cfg가 1이 된 경우에는 계산 속도가 빨라지지 않음. 아마 이런 경우를 생각 안한듯ㅋㅋ 속도 40% 향상은 저 멀리로... 이걸 더 바랬건만
