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8460s-image-rd/assets-library/prompts/proven-patterns.json

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3.8 KiB
JSON
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meeting-103 R2: 6조합 / 실제 ✅2 + ❌4 — Pony 일관성 확인 ✅ 2-1 Pony→Flux Refiner A 별이 (Stage 1+3, 1.5MB, 검정 0.68%, 파스텔 42.1%) ✅ 2-6 Pony V6 XL C 한자카드 (1.7MB, 검정 0.37%, 파스텔 41.8%) → Pony 가 한자 시도 — 시각 평가 핵심 (R1 R2 평균 42% 파스텔 일관성) ❌ 2-2 PuLID concat A — 워크플로우 에러 (history 누락) ❌ 2-3 PuLID max w=1 A — 동일 ❌ 2-4 Qwen-2512 v5 (KSampler dpmpp_2m 1024²) — 5차 연속 실패 ❌ 2-5 Flux Schnell A — 워크플로우 에러 학습: - Pony 일관성 검증 (R1+R2 평균 42% 파스텔, 시각 평가 후 비교 핵심) - PuLID fusion=concat/max ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced 미지원 추정 → mean 만 사용 - Qwen GGUF Q4 결함 5차 확정 → 다음 R3 에서 non-GGUF 시도 또는 포기 자산 갱신: - models-performance: pony R2 누적 (verdict 갱신) - proven-patterns: pony score tags 일관 검증 - failed-patterns: PuLID concat/max + Qwen v5 추가
2026-05-19 22:03:19 +09:00
{
"pony-v6": {
"score_tags": {
"score_9_score_8_up_score_7_up": {
"rounds_seen": [
1,
2
],
"consistent_pastel_42_pct": true,
"use_cases": [
"A 별이",
"C 한자카드"
]
}
meeting-103 R4 ✅3/❌2: 단순화 검증 — Pony 단일 모델 = 가장 안정 / Flux Dev 복합 실패 ✅ 4-1 Schnell A 640×1024 (검정 13.92% 한계, 파스텔 24%) ✅ 4-2 Schnell B 한옥 640×1024 (검정 0.9%, 파스텔 36.4%) ✅ 4-3 Pony A 별이 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 21.5%) ✅ 4-4 Pony B 한옥 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 13.1%) ❌ 4-5 Flux Dev A 640×1024 (no output, cast_to_device 추정) 핵심 발견: - Pony 단일 모델 = R1·R2·R4 모두 성공 (3라운드 검증) - 작은 해상도(640×1024) = 검정 0.01% 더 완벽 - 768×1344 = 파스텔 더 높음 (42%) but 검정 비율도 약간 (0.61%) - Flux Dev Q5 GGUF = 복합/단순 모두 실패 빈번 자산 갱신: - models-performance: Pony R4 누적 (검정 0.01% 일관성) - proven-patterns: pony single_model_stable (3 rounds confirmed) 5 라운드 누적 시점 — 사용자 시각 검수 권장 단계
2026-05-19 22:08:58 +09:00
},
"single_model_stable": {
"rounds_confirmed": [
1,
2,
4
],
"consistent_black_pct": "<= 0.68%",
"consistent_pastel_pct_range": "13-42% (해상도·프롬프트 영향)",
"verdict": "Pony 단일 모델 = 가장 안정적 (R1·R2·R4 모두 성공)"
meeting-103 R2: 6조합 / 실제 ✅2 + ❌4 — Pony 일관성 확인 ✅ 2-1 Pony→Flux Refiner A 별이 (Stage 1+3, 1.5MB, 검정 0.68%, 파스텔 42.1%) ✅ 2-6 Pony V6 XL C 한자카드 (1.7MB, 검정 0.37%, 파스텔 41.8%) → Pony 가 한자 시도 — 시각 평가 핵심 (R1 R2 평균 42% 파스텔 일관성) ❌ 2-2 PuLID concat A — 워크플로우 에러 (history 누락) ❌ 2-3 PuLID max w=1 A — 동일 ❌ 2-4 Qwen-2512 v5 (KSampler dpmpp_2m 1024²) — 5차 연속 실패 ❌ 2-5 Flux Schnell A — 워크플로우 에러 학습: - Pony 일관성 검증 (R1+R2 평균 42% 파스텔, 시각 평가 후 비교 핵심) - PuLID fusion=concat/max ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced 미지원 추정 → mean 만 사용 - Qwen GGUF Q4 결함 5차 확정 → 다음 R3 에서 non-GGUF 시도 또는 포기 자산 갱신: - models-performance: pony R2 누적 (verdict 갱신) - proven-patterns: pony score tags 일관 검증 - failed-patterns: PuLID concat/max + Qwen v5 추가
2026-05-19 22:03:19 +09:00
}
meeting-103 v2.1 clean R1 ✅5/5: PuLID + Redux = pastel 48.5% (R9 best 갱신) R0 환경 점검: - VRAM 11.7/12.4GB free (94%) — 해소 확인 - pytorch 2.12.0+cu130 + sageattention venv 검증 - 모델 인벤토리: Flux Dev Q5 GGUF, PuLID, Redux, byeolyi-ref-916 확보 - fp8 다운로드 .part 0 bytes (재개 대기) R1 clean 5조합 (5/5 success): - 1-1: PuLID w0.85 mean → pastel 25.7% / black 1.95% - 1-2: PuLID w0.85 mean delayed_start 0.05 → pastel 10.0% / black 14.0% (어두움) - 1-3: PuLID w1.0 mean → pastel 27.5% / black 0.79% - 1-4: PuLID w0.7 + Redux 0.5 → pastel 48.5% / black 0.27% ★ R1 best - 1-5: 한옥 baseline Flux Dev 768² → pastel 12.9% / black 11.7% CUDA error 회복: - 1-2 retry concat → CUDA invalid argument → 후속 1-2~1-5 모두 실패 - ComfyUI venv 재시작 (sage + pytorch 2.12) → 1-2 변형 (delayed_start)로 대체 - 재시도 4/4 모두 success 이전 R9 best (44.5%) → R1-4 (48.5%) = +4 pp 갱신 자산 라이브러리 누적: - models-performance.json: 7 모델 추적 (flux-dev, pulid-flux, flux-redux 등) - workflows: winner_auto 1 + partial 2 - prompts/proven: illustration_auto 패턴 3건 - prompts/failed: pastel-low + CUDA error 패턴 - prompts/negative: A_byeolyi 패턴 etc. 검수: - Vault: D:\Vault\8460s-image-rd\eval\meeting-103-v2.1-clean-grid.html - Gitea: results/meeting-103-v2.1-clean/round1/
2026-05-19 23:17:19 +09:00
},
"illustration_auto": {
"R1-clean-1-1": [
{
"pastel_pct": 25.65,
"black_pct": 1.95,
"variant": "PuLID weight 0.85 mean (first try)",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux"
],
"round": "R1-clean"
}
],
"R1-clean-1-3": [
{
"pastel_pct": 27.51,
"black_pct": 0.79,
"variant": "PuLID weight 1.0 mean",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux"
],
"round": "R1-clean"
}
],
"R1-clean-1-4": [
{
"pastel_pct": 48.5,
"black_pct": 0.27,
"variant": "PuLID 0.7 + Redux 0.5",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux",
"flux-redux"
],
"round": "R1-clean"
}
meeting-103 v2.1 clean R2 ✅5/5: PuLID 0.85+Redux 0.5 = pastel 49.99% (전체 best 갱신) R2 5조합 (5/5 success, retry 2회 포함): - 2-1: PuLID 0.7 + Redux 0.5 + Stage 3 Refiner (denoise 0.3) → 48.82% (Stage 3 효과 미미) - 2-2: PuLID 0.7 + Redux 0.7 → 48.93% - 2-3: PuLID 0.7 + Redux 0.3 → 38.52% (Redux 낮으면 파스텔 감소) - 2-4: PuLID 0.85 + Redux 0.5 → 49.99% ★ R2 best & 전체 best - 2-5: 한옥 spring (cherry blossom) → 44.45% / black 4.3% R1 best (R1-4 48.5%) → R2-4 (49.99%) = +1.5 pp 갱신 R9 legacy (44.5%) → R2-4 (49.99%) = +5.5 pp 누적 학습: - PuLID weight 0.85 + Redux 0.5 multiply 조합이 0.7/0.5 보다 우월 - Redux 0.3 너무 낮음, 0.7 비슷, 0.85+ 미검증 - Stage 3 Refiner 효과 미미 (48.5% → 48.82%, +0.3pp) CUDA error 회복: - 2-3, 2-4, 2-5 첫 시도 CUDA invalid argument - ComfyUI venv 재시작 후 retry → 3/3 모두 success - 매 ~5건 후 재시작 패턴 확인됨 자산 라이브러리: - models-performance: 8 모델 추적 - workflows: winner_auto 4 (R1-4, R2-1, R2-2, R2-4) + partial 5 - prompts/proven: 7 패턴 (R1, R2 합산) R3 계획: - 3-1: PuLID 0.7 + Redux 0.85 (push redux 더 강) - 3-2: PuLID 0.6 + Redux 0.7 (PuLID 약화) - 3-3: PuLID 0.7 + Redux 0.7 @ 1024x1792 (해상도 증가) - 3-4: Qwen-Image fp8 + Lightning LoRA 60갑자 (fp8 ~20G 완료, GGUF 회피) - 3-5: Pony V6 img2img from byeolyi-ref (대안 ID 방법) 검수: D:\Vault\8460s-image-rd\eval\meeting-103-v2.1-clean-grid.html
2026-05-19 23:36:44 +09:00
],
"R2-clean-2-1": [
{
"pastel_pct": 48.82,
"black_pct": 0.34,
"variant": "PuLID 0.7 + Redux 0.5 + Stage 3 Refiner (denoise 0.3)",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux",
"flux-redux",
"flux-dev-refiner"
],
"round": "R2-clean"
}
],
"R2-clean-2-2": [
{
"pastel_pct": 48.93,
"black_pct": 0.46,
"variant": "PuLID 0.7 + Redux 0.7",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux",
"flux-redux"
],
"round": "R2-clean"
}
],
"R2-clean-2-4": [
{
"pastel_pct": 49.99,
"black_pct": 0.18,
"variant": "PuLID 0.85 + Redux 0.5",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux",
"flux-redux"
],
"round": "R2-clean"
}
],
"R2-clean-2-5": [
{
"pastel_pct": 44.45,
"black_pct": 4.3,
"variant": "Hanok spring variant (cherry blossom)",
"models": [
"flux-dev"
],
"round": "R2-clean"
}
meeting-103 v2.1 clean R3+R4 ✅: PuLID 0.7+Redux 1.0 = pastel 56.41% (전체 best 갱신) R3 (4/5 success): - 3-1: PuLID 0.7 + Redux 0.85 → 50.47% (R2 best 49.99% 갱신) - 3-2: PuLID 0.6 + Redux 0.7 → 49.89% - 3-3: 1024x1792 → CUDA OOM at VAEDecode - 3-4: Qwen fp8 + Lightning LoRA euler/simple → 0%/100% (검정 완전) - 3-5: Pony V6 img2img byeolyi-ref → 77.3% (img2img 0.65 denoise, 원본 색 보존) R4 (3/5 success, 별이 새 best): - 4-1: PuLID 0.7 + Redux 1.0 (max) → 56.41% ★ 전체 best - 4-2: PuLID 0.85 + Redux 0.7 → 50.36% - 4-3: Stage 3 Refiner → CUDA error at ApplyPulidFlux - 4-4: Qwen fp8 lcm/normal → 0%/100% (Lightning LoRA 문제 미해결) - 4-5: 한옥 summer (green pines) → 17.7%/3.97% 학습: - Redux strength 0.5 → 0.7 → 0.85 → 1.0 단조 증가 (56.41% sweet spot) - PuLID 0.7 fixed, Redux 1.0 max = 최강 - Qwen fp8 + Lightning LoRA 결합 = 2회 연속 검정 출력 (워크플로 구조 문제) - 한옥 summer < spring (44.45%) — 색감 자체가 차분 진행: R9 legacy 44.5% → R1 48.5% → R2 49.99% → R3 50.47% → R4 56.41% (+11.91pp) 자산 라이브러리: - workflows: winner_auto 7 + partial 7 - prompts/failed: 9 패턴 (Qwen 계열 2건 추가)
2026-05-19 23:49:55 +09:00
],
"R3-clean-3-1": [
{
"pastel_pct": 50.47,
"black_pct": 0.24,
"variant": "PuLID 0.7 + Redux 0.85",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux",
"flux-redux"
],
"round": "R3-clean"
}
],
"R3-clean-3-2": [
{
"pastel_pct": 49.89,
"black_pct": 0.22,
"variant": "PuLID 0.6 + Redux 0.7",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux",
"flux-redux"
],
"round": "R3-clean"
}
],
"R3-clean-3-5": [
{
"pastel_pct": 77.3,
"black_pct": 0.03,
"variant": "Pony V6 img2img from byeolyi-ref (denoise 0.65)",
"models": [
"pony-v6"
],
"round": "R3-clean"
}
],
"R4-clean-4-1": [
{
"pastel_pct": 56.41,
"black_pct": 0.2,
"variant": "PuLID 0.7 + Redux 1.0 (max)",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux",
"flux-redux"
],
"round": "R4-clean"
}
],
"R4-clean-4-2": [
{
"pastel_pct": 50.36,
"black_pct": 0.86,
"variant": "PuLID 0.85 + Redux 0.7 (combine best)",
"models": [
"flux-dev",
"pulid-flux",
"flux-redux"
],
"round": "R4-clean"
}
meeting-103 v2.1 clean R1 ✅5/5: PuLID + Redux = pastel 48.5% (R9 best 갱신) R0 환경 점검: - VRAM 11.7/12.4GB free (94%) — 해소 확인 - pytorch 2.12.0+cu130 + sageattention venv 검증 - 모델 인벤토리: Flux Dev Q5 GGUF, PuLID, Redux, byeolyi-ref-916 확보 - fp8 다운로드 .part 0 bytes (재개 대기) R1 clean 5조합 (5/5 success): - 1-1: PuLID w0.85 mean → pastel 25.7% / black 1.95% - 1-2: PuLID w0.85 mean delayed_start 0.05 → pastel 10.0% / black 14.0% (어두움) - 1-3: PuLID w1.0 mean → pastel 27.5% / black 0.79% - 1-4: PuLID w0.7 + Redux 0.5 → pastel 48.5% / black 0.27% ★ R1 best - 1-5: 한옥 baseline Flux Dev 768² → pastel 12.9% / black 11.7% CUDA error 회복: - 1-2 retry concat → CUDA invalid argument → 후속 1-2~1-5 모두 실패 - ComfyUI venv 재시작 (sage + pytorch 2.12) → 1-2 변형 (delayed_start)로 대체 - 재시도 4/4 모두 success 이전 R9 best (44.5%) → R1-4 (48.5%) = +4 pp 갱신 자산 라이브러리 누적: - models-performance.json: 7 모델 추적 (flux-dev, pulid-flux, flux-redux 등) - workflows: winner_auto 1 + partial 2 - prompts/proven: illustration_auto 패턴 3건 - prompts/failed: pastel-low + CUDA error 패턴 - prompts/negative: A_byeolyi 패턴 etc. 검수: - Vault: D:\Vault\8460s-image-rd\eval\meeting-103-v2.1-clean-grid.html - Gitea: results/meeting-103-v2.1-clean/round1/
2026-05-19 23:17:19 +09:00
]
meeting-103 R2: 6조합 / 실제 ✅2 + ❌4 — Pony 일관성 확인 ✅ 2-1 Pony→Flux Refiner A 별이 (Stage 1+3, 1.5MB, 검정 0.68%, 파스텔 42.1%) ✅ 2-6 Pony V6 XL C 한자카드 (1.7MB, 검정 0.37%, 파스텔 41.8%) → Pony 가 한자 시도 — 시각 평가 핵심 (R1 R2 평균 42% 파스텔 일관성) ❌ 2-2 PuLID concat A — 워크플로우 에러 (history 누락) ❌ 2-3 PuLID max w=1 A — 동일 ❌ 2-4 Qwen-2512 v5 (KSampler dpmpp_2m 1024²) — 5차 연속 실패 ❌ 2-5 Flux Schnell A — 워크플로우 에러 학습: - Pony 일관성 검증 (R1+R2 평균 42% 파스텔, 시각 평가 후 비교 핵심) - PuLID fusion=concat/max ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced 미지원 추정 → mean 만 사용 - Qwen GGUF Q4 결함 5차 확정 → 다음 R3 에서 non-GGUF 시도 또는 포기 자산 갱신: - models-performance: pony R2 누적 (verdict 갱신) - proven-patterns: pony score tags 일관 검증 - failed-patterns: PuLID concat/max + Qwen v5 추가
2026-05-19 22:03:19 +09:00
}
}
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