[자작그림] AI를 사용해서 모에 일러스트 생성하기 튜토리얼 01

[동생대신]

2편 : https://bbs.ruliweb.com/community/board/300143/read/58609571

3편 : https://bbs.ruliweb.com/community/board/300143/read/58726346

4편 : https://bbs.ruliweb.com/community/board/300143/read/58843313

5편 : https://bbs.ruliweb.com/community/board/300143/read/58923623

6편 : https://bbs.ruliweb.com/community/board/300143/read/59028118

7편 ; https://bbs.ruliweb.com/community/board/300143/read/59029076

8편 : https://bbs.ruliweb.com/community/board/300143/read/59084305

9편 : https://bbs.ruliweb.com/community/board/300143/read/59346702

요즘 인기있는 AI 일러스트 생성 도구 중에 대표적인 것은 DALL-E, Midjourney, stable diffusion가 있습니다.

DALL-E : DALL·E (openai.com)

Midjourney : Midjourney

Stable diffusion : DreamStudio

DALL-E와 Midjourney, Dream studio는 무료 사용 횟수가 끝나면 생성하는 이미지 숫자에 따라 금액을 지불해야 합니다.

그런데 원하는 이미지가 나올때까지는 생각보다 많은 수의 이미지를 생성할 필요가 있기 때문에 가볍게 해보기에는 부담이 좀 됩니다.

그것뿐만이 아니라 AI가 살색이 많다고 판단하면 이미지가 블러처리되거나 검게 나옵니다. 실제 살이 아니라 욕조에서 목욕하는 피자를 그려도 종종 필터링이 작동합니다.

Stable diffusion 의 경우에는 Dream studio를 사용해서 유료로 이미지를 생성할수도 있지만 오픈소스라서 다양한 방법으로 무료 사용이 가능합니다. 물론 유료 버전처럼 빠르지는 않습니다.

이번에는 이 Stable diffusion을 사용해서 일러스트를 생성하는 법을 간단하게 다루어 보겠습니다.

가장 쉬운 방법으로는 무료 버전 웹사이트를 이용하는 것이 있습니다만 느린데다가 설정이 제한적이라 그닥 쓸모는 없습니다.

무료 버전 : Stable Diffusion - a Hugging Face Space by stabilityai

Stable diffusion을 이용한 도구들은 매우 빠른 속도로 늘어나고 있는 추세라 어떤 것이 가장 좋다고 말하기는 어렵습니다.

현재 추천하는 도구들은 다음과 같습니다.

1. NMKD Stable Diffusion GUI : NMKD Stable Diffusion GUI - AI Image Generator by N00MKRAD (itch.io)

심플한 GUI와 원 클릭으로 자동 설치를 지원합니다. 다만 설치하는데 시간이 좀 걸리니 인내심을 갖고 기다릴 필요가 있습니다.

4gb 이상의 Vram을 지원하는 그래픽 카드가 필요합니다. NFSW 필터링이 기본적으로 해제되어 있습니다.

2. Stable Diffusion GRisk GUI 0.1 : Stable Diffusion GRisk GUI 0.1 by GRisk (itch.io)

1과 동일하게 GUI를 지원합니다. 다만 무료버전은 기능이 제한적이고 최신 업데이트를 원하면 개발자의 패트리온에 가입할 필요가 있습니다. NFSW 필터링이 기본적으로 해제되어 있습니다.

3. Stable Diffusion web UI - AUTOMATIC1111 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI (github.com)

개인적으로 가장 추천하는 도구입니다. 다양한 기능을 제공하고 개발자의 업데이트가 매우 빠릅니다. NFSW 필터링이 기본적으로 해제되어 있습니다.

다만 설치 과정이 약간 복잡합니다. 

이번에는 이 Stable Diffusion web UI - AUTOMATIC1111 를 사용해서 일러스트를 생성해 보겠습니다.

먼저 가장 간단한 방법으로는 구글 Colab을 사용하는 방법이 있습니다. 구글이 제공하는 하드웨어를 사용하기 때문에 컴퓨터 사양이 낮더라도 사용이 가능한 장점이 있지만 실행할때마다 준비 과정이 오래걸리는 단점이 있습니다.

구글 Colab : StableDiffusionUI-Voldemort.ipynb - Colaboratory (google.com)

사용법은 간단합니다. 링크에 들어가서 "Drive로 복사"를 눌러서 사본을 생성한 다음, 위에서 부터 순서대로 각 항목에 표시되는 실행 아이콘을 클릭하시면 됩니다. 마지막 항목을 실행하면 GUI와 주소가 나오는데 새 창으로 주소를 열거나 그대로 사용하면 됩니다. 현재 Colab 창을 종료하면 처음부터 다시 시작해야하니 주의하시기 바랍니다.

충분한 사양의 그래픽 카드(6gb 이상의 Vram)을 가지고 있다면 로컬로 실행하는 것도 가능합니다. 일단 설치하고나면 실행이 간단하고 파일 관리가 편리합니다.

1. 먼저 데이터가 학습된 모델을 다운 받습니다. 파일 이름은 sd-v1-4.ckpt 입니다. 용량이 꽤 커서 다운데 시간이 좀 걸립니다.

가입 불필요 : https://drive.yerf.org/wl/?id=EBfTrmcCCUAGaQBXVIj5lJmEhjoP1tgl

가입 필요 : CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original at main (huggingface.co)

마그넷 주소 : 

• magnet:?xt=urn:btih:3a4a612d75ed088ea542acac52f9f45987488d1c&dn=sd-v1-4.ckpt&tr=udp%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337

2. 다음으로 Python 3.10.6를 받아서 설치합니다. 설치 중간에 "Add Python to PATH"  옵션을 체크해줍니다. 

Python Release Python 3.10.6 | Python.org

#참고 이미지라서 파이썬 버전이 다릅니다. 

3. GIt을 설치합니다.

Git - Downloading Package (git-scm.com)

4. 깃헙 페이지에서 파일을 다운 받아서 원하는 위치에 압축을 해제합니다. 한글이 없는 경로를 권장합니다.

AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI (github.com)

5. 1에서 다운받은 모델 파일의 이름을 model.ckpt으로 변경해서 압축파일을 해제한 폴더 안에 있는 webui.bat와 동일한 경로에 넣습니다.

6. webui-user.bat을 실행합니다. 관리자 모드가 아닌 일반으로 실행합니다. 기다리면 "localhost:7860" 비슷한 주소가 나옵니다. 웹브라우저 주소창에 복사해서 들어가면 됩니다. 

여기서 각 항목의 기능은 간단하게 요약하면 다음과 같습니다.

Prompt : 생성할 이미지를 지정합니다. 쉼표로 키워드를 나누고, ()로 강화, []로 약화시킵니다. Negative Prompt는 반대로 피해야할 이미지를 지정합니다. 특정 색이나 사물의 생성을 피하는데 사용합니다.

Sampling steps : AI가 이미지를 생성하는데 필요한 계산 횟수를 지정합니다. 너무 낮으면 이미지가 뭉게진 만들다만 상태로 나오고 지나치면 계산에 시간이 오래 걸립니다. 높은 값일수록 이미지가 디테일해지는 경향이 있지만 반드시 높다고 좋은 결과가 나오지는 않습니다. 20~60 정도의 값을 추천합니다.

Sampling method : 이미지를 생성하는데 사용하는 샘플러의 종류를 지정합니다. 샘플러마다 다른 종류의 이미지가 생성됩니다. Euler a또는 DDIM을 자주 사용합니다. 

Batch count : 한번에 생성하는 이미지의 숫자를 지정합니다. 

Batch size : Batch count 1회당 생성되는 이미지의 숫자를 지정합니다. 

CFG Scale : 입력된 Prompt(명령어)를 얼마나 충실하게 따를지 정도를 지정합니다. 너무 낮으면 상관없는 이미지가 나오고 지나치면 일그러진 이미지가 나옵니다. 6~8 정도가 적당합니다. 경우에 따라서는 낮추거나 올리는게 도움이 될 때도 있습니다.

Width/Height : 생성될 이미지의 해상도를 지정합니다. 자신의 Vram에 따라서 최대 해상도가 다릅니다. 기본은 512x512입니다. 해상도가 사양보다 높으면 에러가 나옵니다.

메모리가 부족할 경우 이미지 생성속도를 느리게하는 방법을 사용할 수 있습니다.

webui-user.bat를 우클릭 > 편집 > 메모장을 열어서 "set COMMANDLINE_ARGS=" 항목 다음에 자신의 사양에 맞는 텍스트를 추가합니다.

4GB VRAM이 있고 512x512 (또는 최대 640x640) 이미지를 만들려면

--medvram

4GB VRAM이 있고 512x512 이미지를 만들고 싶지만 --medvram을 입력해도 메모리 부족 오류가 발생하면

--medvram --opt-split-attention

4GB VRAM이 있고 512x512 이미지를 만들려는 경우에도 여전히 메모리 부족 오류가 발생하면

--lowvram --always-batch-cond-uncond --opt-split-attention

4GB VRAM이 있고 이미지를 사용할 수 있는 것보다 크게 만들려면

--lowvram --opt-split-attention

VRAM이 더 많고 일반적으로 만들 수 있는 것보다 큰 이미지를 만들려면 (예: 512x512 대신 1024x1024)

--medvram --opt-split-attention

생성된 이미지가 녹색이거나 검정색이면 다음 텍스트를 추가

--precision full --no-half 

Seed : 이미지 생성에 사용되는 시드값을 지정합니다. -1로 지정하면 랜덤값이 들어갑니다. 마음에 드는 이미지가 생성되면 prompt와 시드값을 저장해서 다시 사용하면 동일한 이미지를 얻을 수 있습니다. 

Scripts : 사용할 추가 기능들을 지정합니다.

이제 드디어 일러스트 생성을 시작해봅시다.

 Prompt에 'Miku' 입력하면 이런 이미지가 나왔습니다. 우리가 원하는 이미지하고는 좀 거리가 있어 보입니다. 여기서 Prompt를 수정해서 좀더 모에풍의 그림을 생성할수도 있지만 이번에는 다른 방법을 시도해 봅시다.

Stable diffusion의 학습모델은 LAION2B-en라는 이미지-텍스트 라이브러리를 사용해서 학습되었는데 이미지 분포가 꽤 다양해서 좋게 말하자면 다양성이 넘치지만 좀 서양스러운 이미지가 주로 나옵니다.

이 모델을 기반으로 Danbooru의 이미지를 대량으로 사용해서 추가 학습한 모델로 waifu-diffusion이 있습니다. 아래 링크 중 하나로 들어가서 모델을 다운받아 줍니다.

hakurei/waifu-diffusion · Hugging Face

https://thisanimedoesnotexist.ai/downloads/wd-v1-2-full-ema.ckpt

다운 받은 모델의 이름을 model.ckpt로 변경해서 앞의 SD 1.4 모델과 교체합니다.

다른 도구를 사용하실 경우에는 설치 폴더 안에서 .ckpt로 끝나는 용량이 큰 모델 파일을 찾아서 (주로 2gb 이상) 그 파일의 이름으로 WD 모델의 이름을 변경하고 교체하시면 됩니다. 

NMKD의 경우에는 설정에서 모델 폴더 안의 모델 중에서 원하는 것을 선택할 수 있습니다. 

다시 Miku를 입력하면 우리가 원하는 이미지가 나옵니다.

WD 모델은 단보루의 이미지와 태그를 학습에 사용했기 때문에 단보루의 태그를 prompt로 사용할 수 있습니다. 상위 태그들이 유효합니다.

이제 본격적으로 일러스트 생성을 시작해봅시다.

먼저 파란 머리의 수영복을 입은 소녀라고 쓰면 좀 민숭한 이미지가 생성됩니다.

이럴 떄는 Prompt에 키워드를 추가할 필요가 있습니다. 직접 하나씩 테스트해보는 것도 좋지만 다른 사람들이 검증한 것을 복붙하는게 편합니다.

아래 사이트에서 적당히 원하는 느낌의 이미지의 Prompt와 Seed를 복사해서 입력해줍니다.

주소 : Lexica

키워드를 조합하다가 마음에 드는 이미지가 나오면 시드와 Prompt를 복사해서 저장해둡니다. 설정에서 자동으로 텍스트 파일로 저장되게 할 수도 있습니다. 시드 값을 지정해도 Batch count를 늘리면 자동으로 시드가 바뀌면서 조금씩 다른 느낌의 이미지가 생성됩니다. 

그런데 좀더 머리 전체가 나오면 좋을 것 같습니다. img2img 탭으로 넘어가서 생성된 이미지를 넣고 Script를 "Poor man's outpainting"로 설정한 다음 위아래로 이미지를 확장합니다. 머리와 허벅지가 마저 생기기는 했는데 좀 미묘합니다.

이번에는 Inpaint a part of image를 선택하고 수정할 부분을 마스킹한 다음에 다시 실행해줍니다. Scripts는 none으로 돌려 놓습니다.

그럭저럭 괜찮은 느낌입니다. 

그런데 약간 조명을 바꾸면 좋을 것 같습니다. 그냥 포토샵에 가져가서 수정하는 방법도 있지만 이번에는 AI를 사용하도록 합니다.

아래 링크의 사이트는 AI를 사용해서 2D 이미지에 사실적인 조명을 추가해주는 도구를 제공합니다. 무료버전은 해상도에 제한이 있습니다.

ClipDrop - Relight

적당히 원하는 위치에 조명을 깔아줍니다. 

원하던 느낌의 조명이 나오면 이미지를 다운 받습니다.

이번에는 해상도가 좀 아쉽습니다. Extra 탭으로 넘어가서 이미지를 넣고 Upscaler 에서 적당히 하나를 선택하고 Resize를 2~4로 설정한 다음 실행합니다.

anime가 붙은 것은 좀더 2D스럽게 이미지를 업스케일링 해줍니다. 

이외에도 Inpainting을 사용하면 원하는 부분을 미세 수정할 수 있습니다. 예를 들면 배꼽 모양이 마음에 안 들면 마스킹으로 지정해주고 이미지를 생성합니다. 팔다리가 여러 개 생겼을 경우에도 제거하는 용도로 사용도 가능합니다.

Outpainitng은 step 값이 높을수록 자연스러운 이미지가 나오는 경향이 있습니다. 

물론 손가락은 계속 이상하게 나옵니다. 

동일한 과정으로 생성한 일러스트들은 다음과 같습니다.

Waifu diffusion과 비슷한 모델로는 Trin-art가 있습니다. 학습에 사용된 일러스트의 특징을 따라서 좀 다른 느낌의 일러스트가 생성됩니다. WD와 동일한 방법으로 사용이 가능합니다.

모델 주소 : naclbit/trinart_stable_diffusion_v2 · Hugging Face

TA 모델에 위에서 수영복 소녀를 생성하는데 사용한 설정과 시드값을 그대로 사용했을 경우 다음과 같은 이미지가 생성됩니다.

img2img 탭에 있는 Loopback 기능을 사용하면 AI가 생성한 이미지를 다시 입력 이미지로 넣어서 다시 이미지를 생성하는 것을 반복하는 것이 가능합니다. 단순한 스케치에서 일러스트를 생성하는데 유용합니다.

위에서 생성했던 이미지를 사용해서 Loop back을 하면 이런 이미지가 생성됩니다. 

참고로 WD의 경우에는 학습에 사용된 이미지의 영향을 받아서인지 종종 지나치게 살색 비중이 높고 가슴의 특정 부위가 거대한 이미지가 생성되는 경향이 있으니 prompt 작성시 주의하시기 바랍니다. 

[Αng마]

AI 와드

[팬텀페인]

정성추

[꾸벅꾸벅]

오 시간나면 한번 해봐야지 상세한 설명 고마워요

[그대도 이미덕후]

Ai그림_ㅇㄷ

[오로 크로니]

뭔가 엄청 번거로워보이네 ㄷㄷ;
그림 못그리는 인간으로선 그리는것보단 편하겠다만

[루리웹-7734955436]

이제 일러 분야는 완전히 잠식되버리는 것인가

[FMDM]

아니 딱히 그럴 일은 없을 듯
AI가 성능이 좋아진다고 해도 사람을 대체하기엔 좀 무리가 많음
상업적 요소로 사용한다면 더욱 말 많아질 테니

[루리웹-2666490974]

세세한 설정의 그림은 못그리고 자료가 부족한 그림은 못그림

[코모래빗]

지금까지 선진 기술이 기존 기술로 완벽하게 대체된 분야는 거의 없음. 다 다른 파이를 잡아먹지. AI는 AI나름대로 영역을 찾아나갈 거고, 사람은 사람대로 또 영역을 찾아 나감. 방구석에 앉아서 걱정할 필요 요만큼도 없음. 뭐, 현직 종사자라면 걱정하기 보단 어쩌라고 라는 식으로 나가겠지만 (잠식 안 당할걸 알기 때문에)

[사서와연필]

정성 와드 추천 쩐다

[미케링]

와드읏

[하와와와기부니조아여]

정성추추추

[녹차프라페]

AI 일러 생성법 와드

[법정기준일]

항상보면 손가락이 이상하게 나오는 경우가 많던데
AI가 손가락쪽에 좀 취약한감..

[루리웹-9653264731]

그림쟁이 휴먼들도 어려워하는 게 손임.
막말로 몸통이나 팔다리랑 달리
서로 다른 5개의 가락이 각각 3개의 관절(엄지는 2개)을 가지고 있으면서 두께와 길이도 조금씩 다른 구조물을 자연스럽게 표현하기가 어렵지

[어리벌김]

전에 그런 얘기 들어서 이 글에서도 손부터 찾아봄. 근데 아예 손을 표시 안하는 경우가 대부분이고 중간에 손을 표시하는게 손가락 6개;; 어디 써먹으려면 리터칭을 해야할듯

[쿠소가키]

Ai 대딸 와드 ... ㄷㄷ

[동네훈타]

디퓨전 와드

[엣찌한암캐]

ㅇㄷ

[무지개목장갑]

요런거로 커미션 받던 커미무새들은 이제 끝인가

[동원짬찌]

차라리 성당에 가서 도시락 만드시는 데 보태시라고 하면 뿌듯하기라도 할 것 같다

[PRL412]

이건 그림에 뭔가 키워드 쓰인다 하면 계속 인용될 거 같다 ㅋㅋㅋㅋㅋ

[Cigarette39]

웃긴게 키워드에 맞는게 거의 없어ㅋㅋㅋㅋ

[Егор Летов]

구아악

[멀티샷건]

정성추 나중에 해봐야지 ㅋㅋㅋ

[ISOberry]

정성추

[동원짬찌]

딴 건 모르겠고 욕조에서 목욕하는 피자 내놔요 빨리

[루리웹-4024772692]

[루리웹-4024772692]

현실에서도 보실 수 있습니다.

https://m.ruliweb.com/community/board/300143/read/51720855

[MTTM]

AI 일러스트 생성기 와드.
감사합니다

[00-,.-00]

손가락 무셔

[루리웹-6826684118]

보지에서 빛이...

[ピピュ]

와 미쳤는데 ㅋㅋㅋㅋ

[ピピュ]

ai 그림 와드

[츠루아]

생각보다 어려워보이네요. 좋은 정보 감사드립니다.

[베리썸히비스커스]

와드정성감사추추

[VF-31A 카이로스]

3070정도면 로컬로 시도해볼만 하려나

[동생대신]

Vram이 4gb 이상이면 가능합니다. 참고로 제가 사용한 그래픽 카드는 RTX 2080 super 입니다.

[선생님잠시만요]

나 좀 궁금한게 있는데
이거는 ai가 데이터를 기반으로 짜깁기 한거겠지?

[동생대신]

짜집기했다기 보다는 학습했다고 보는게 정확합니다. : https://twitter.com/ai__pub/status/1561362542487695360?s=20&t=sVy3yfV60jp2-JoTYrCT_g

[하루마루]

둘다 맞음 학습하고 기존에 있던 그림을 짜집기 합성한거 그래서 저작권 얘기가 나오는거고

[선생님잠시만요]

그냥 느낌이 딱 짜깁기 합성한 느낌인거 같음
지금 올라온 그림만 봐도 대충 어느작가 영향을 가장 많이 받았는지 감이 옴

[하루마루]

가끔 진짜 제대로된 토르소 나오는것도 그이유야. 학습된 구도에 레퍼런스 이미지를 통짜로 넣어버리니까. 지금이야 장난감 수준이니까 이러지 나중가면 무조건 얘기나옴. 당장 미드저니도 가끔 레퍼런스가 환연히 확인될정도임.

[하루마루]

AI그림이 마구잡이로 레퍼런스 퍼다쓰는 빅데이터 기반인건 절대 말안함. 왜냐고? 논란될거 알거든 ㅋㅋㅋ

[선생님잠시만요]

토르소는 구도만 맞으면 거의 비슷하게 그리잖아 그러니까 거의 안정적인것 같고
손가락이나 눈 머리카락은 데이터는 많은데 워낙 다양해서 좀 종잡지 못하는 느낌임..

[사과맛다시다2]

얼마만에 이런 정성글인지.........감동의 정성추

[다이바 나나]

내일 따라해봐야지 와드

[지방자치단체부속희망기관]

본문같은 방법으로 만들어 본 AI 짤
다들 해보자구~

[데이터세이버]

0ㄷ

[흐힣헿핳]

하나도 이해가 안가지만 매우 중요하고, 좋은글인건 알겠습니다. 추천

[루리웹-9725713930]

Ai일러 와드

[꺌라]

AI 일러 생성법 와드

[루리웹-6405143692]

ai커미션와드

[ζ]

오호

[꼬깔콘의요정]

찾고있었는데 가이드들이 죄다 영어라 진짜 고생중이었는데 감사합니다 따흐흑

[꽃중년]

AI가 많이 발전했네여...

[dkdltm]

이제 야짤도 직접 만드는 시대가 되나..

[A·A·A]

일러 생성 와드

[빈뚱빈뚱]

와드

[메모리아노이즈]

ai 그림 와드

[디쿠]

와드

[램버트램버트왓어프릭]

와 이게 특이점인가ㅋㅋㅋㅋ

[맷 머독☄]

감사합니다 선생님!!

[라이클란드 이단심문관]

지식이 늘었다

[포켓몬비기너]

ai AI 일러스트 ㅇㄷ

[블라스티에르]

지금도 이 정도면 10년 뒤에 어떻게 될지는 신만이 알 노릇

[루리웹-2532709686]

오 ai 일러 ㅇㄷ

[루리웹]

정성추

[scipio africanus]

상세한 설명 감사합니다. 하지만 4번에서 주소가 누락된 것 같습니다.
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
여기 맞을까요?

[동생대신]

맞습니다! 깜빡했네요 ㅜㅜ

[scipio africanus]

아닙니다 설명 해 주셔서 감사합니다.

[해피엔딩이좋아]

와드

[나래여우🦊]

스테이블 와드

[noname72620]

와드

[토네르]

ai 이미지 와드 !!

지우지마 !!!!

[우후죽순.]

Aiㅇㄷ

[DoMook]

AI작품이 몽환적인 분위기에서는 엄청 강한것 같은데, 이런 부분에서는 확실히 뭔가 미묘한 그런게 있네요... 금방 따라 잡힐것 같지만 아직 인간의 꼴림미학을 배우진 못했나 봅니다

[참새비버]

Ai그림 ㅇㄷ

[Yangdor]

몇년 기다리면 더 좋은게 나오겠지 선구자들아 열심히 해라

[raptor]

와드

[SENO_LAB]

이미지 생성 와드 역시 와이푸 센세...

[_(:3」∠)_]

이제 대야짤의 시대가 드디어

[계란으로가위치기]

특이점이 온다

[mr.lu]

와드

[부리쟁이]

AI 그림 와드

[영구시공상실증]

이거는 진짜 잘쓰면 현업 일러레나 게임쪽은 작업시간 많이 단축되겠다

[Alef]

이제 커미션은 사라지는가...

[날개비상]

ai그림 듀토리얼 와드

[슈브 니구라스]

인간시대의 끝이 도래하였다

[구구찡]

aiㅇㄷ

[깻잎김치]

헐 정성

[비올라.]

정성글추. 개발자 커뮤니티에 올라올법한 글이 올라와서 깜짝 놀랐다.

다른 ai 이미지 생성기랑 비슷한 약점이 있긴하네 ㅋㅋ 실눈뜨고 흐리게 보면 오올 싶다가도, 하나하나 뜯어서 디테일 보기 시작하면 이게 뭔가 싶은 느낌난다.
다들 얘기하는것처럼 손가락은 쥐약이고, 지금같은 메이저한 수영복 요구사항이 아니라 상당히 마이너한 리퀘스트라면 실패할 포인트도 있는거 같음. 극단적인 개인의 페티시가 강하게 드러나는 방향으로는 못만들거 같다. 아무래도 수많은 학습 리소스의 평균이 되어버릴거라.

그치만, 그 외에는 소름돋을정도네.

[MAML]

AI그림 와드

[로리돌고래]

ai 일러스트 와드!

[TSZ.kr]

왜냐면 딥페이크 ㅍㄹㄴ땜에....

[틴토레토]

와드

[田村 麻奈実]

Ai 짤쟁이 와드

[TSZ.kr]

캬 미친 이건 무조건 와드다 황달이여 자르지 마시옵소서

[1q1q6q]

와드

[피곤한외노자]

AI 짤쟁이라니 세상에 너무 좋소