업데이트: Adonis Flux 2 Klein 9b를 위한 Adonis Post Model
Adonis Base 또는 Refine 모델과 함께 사용할 수 있는 추가 모델을 학습시켰습니다. 새 모델은 Adonis의 출력물(제어 이미지 (control images)로 사용)과 원래의 참조 고해상도 이미지(대상 이미지 (target images)로 사용)를 기반으로 학습되었습니다.

이 새 모델은 Base 또는 Refine 모델의 업스케일 (upscale) 과정에서 나타나는 아티팩트 (artifacts)를 제거하여, 거친 디테일을 줄임으로써 이미지가 더 자연스럽고 깔끔해 보이도록 합니다. 여성 이미지는 훨씬 더 부드럽고 여성스럽게 표현되며, Post 모델은 다른 수단(SeedVR2, 모델을 사용한 업스케일 등)을 통해 업스케일된 이미지에도 도움이 되는 것으로 보입니다.

예시 이미지들은 첫 번째 생성 단계로 Adonis_Base를 사용했습니다. Adonis_Refine 또한 사용할 수 있지만 이미지가 약간 변할 수 있습니다 (Refine을 사용하면 해부학적 (anatomy) 구조가 더 좋아지므로, 무엇이 가장 적합할지는 이미지마다 다를 것입니다).

---개요 (Overview)---

Adonis는 남성 고해상도 "대상 (target)" 데이터셋과 "제어 (control)"로 사용되는 합성된 저해상도 편집 복사본을 사용하여 학습된 LoKr 방식의 "업스케일 모델 (upscale model)"입니다. 이는 베이스 모델이 잘못 표현하는 피부, 머리카락, 해부학적 디테일을 정교하게 다듬습니다.

이 모델은 처음에 남성 피사체의 이미지를 정교화하기 위해 학습되었지만, 결과적으로 입력 이미지의 외형을 유지하면서 전통적인 업스케일 방식으로는 제거되지 않을 수 있는 노이즈 (noise)와 아티팩트 (artifacts)를 제거하는 데 매우 뛰어난 성능을 보이는 모델이 되었습니다.

Adonis - Huggingface - https://huggingface.co/n8te0/adonis_flux2klein

작동 방식

편집 전용 (Edit-Only): 입력 이미지에 이미 보이는 부분만 개선합니다. 사람이 포함된 모든 (실제) 이미지에 적합합니다.

이중 모델 생성 (Two-Model Generation): 모델은 함께 사용할 때 가장 효과적인 두 개의 모델(adonis_base 또는 adonis_refine + adonis_post)로 나뉩니다:

1. Adonis Base (또는 Refine): 저해상도 이미지에서 거친 디테일을 가져오는 동시에, 이미지의 구조와 색상을 먼저 설정합니다. (첫 번째 생성, 6-9 단계)
2. Adonis Post: 첫 번째 단계에서 발생한 아티팩트 (artifact) 문제를 수정 및 제거하며, 피부를 매끄럽게 하고 머리카락 질감과 같은 디테일을 정교하게 다듬습니다. (최종 생성, 6-9 단계)

워크플로 (workflow) 및 ai-toolkit 학습 설정 (training config)이 모델과 함께 포함되어 있으며, 더 많은 예시와 정보는 Hugging Face 페이지에서 확인할 수 있습니다.