지난주 MOSS 관련 게시물이 꽤 많이 올라왔기에, 더 나은 사진을 얻기 위한 일반적인 팁을 정리해 보았다. Base 모델은 더 유연하고 다재다능한 반면 SFT는 더 경직되어 있다. Turbo/DMD Lora에는 여러 종류가 있으며 Base, SFT, Kromoss 모델마다 서로 다른 버전이 존재한다. 이 Lora들은 모델과 잘 조합되므로 모두 구해두는 것이 좋으며, 각 모델의 8스텝 Lora는 Lodestone의 HF 사이트에서 찾을 수 있다.

기본적인 Euler/Simple 조합 외에도 많은 사람들이 er_sde와 bong_tangent를 사용한다. MOSS는 다양한 샘플러/스케줄러 조합과 호환되지만 Turbo/DMD Lora 파일은 모든 조합에서 잘 작동하지는 않는다. Turbo/DMD Lora 설정은 강도 0.7에서 때때로 더 나은 결과를 낸다. Turbo/DMD 모드에서 cfg 1을 쓸 수 있지만 더 높은 cfg 값으로도 작동한다. Turbo 사용 시 필자는 1.5~1.7 정도를 쓰지만 3까지 올릴 수 있고, Turbo 없이는 3에서 5 사이의 값을 시도해 볼 만하다.

숨은 비결은 Uncond skip(SLG) 노드의 값을 조정해 이미지를 개선할 수도 있다는 것이다. 이는 cfg 값이 1보다 클 때만 작동한다! end_percent를 0.5 또는 1로 설정하면 서로 다른 결과가 나오며, single_layers 값은 22, 22,24 또는 22,24,26을 시도해 볼 만하다. 모델이 무언가를 이해하지 못하면 이상한 결과나 기괴한 신체 부위를 생성하므로 이런 경우 프롬프트를 다시 표현하는 것이 좋다. 프롬프트 끝에 태그 목록을 붙이면 결과를 명확히 하거나 개선할 수 있다. 해상도가 높을수록 이미지 품질이 좋아지며 1.5MP 또는 2MP가 더 나은 결과를 낸다.

많은 샘플러에 적합한 스케줄러는 다음과 같다. SLG end_percent 0.5 조건에서 Version 1 유사성 기준으로는 simple, sgm_uniform, normal, beta57, bong_tangent이며, Version 2 유사성 기준으로는 beta, linear_quadratic, sigmoid_offset, power_shift, radiance_shift다.

개인적인 팁으로 RGB Smart Seed Variance 노드를 설치했다면 모델에서 더 흥미로운 결과를 얻을 수 있다. 또한 KJ-nodes 패키지의 Image Sharpen(high_pass/strength 0.5)을 사용해 이미지를 살짝 선명하게 할 수 있다. 마지막으로 재미있는 팁 하나를 덧붙이면, ddim_uniform은 어떤 샘플러와도 정말 우스꽝스러운 결과를 만들어낸다.