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표정 키워드, 모델별로 어떻게 다른가
얼굴 감정. 같은 다섯 구절을 두 모델에 넣은 결과를 나란히 놓았습니다.
고정: 늑대 · seed 4242 · 회색 배경 · 독립변수 = 표정 구절 하나
Z-Anime ◎확실
smug 재실험 후 상향(사전 결론)
Krea 2 Turbo △무효
실사·시네마틱이 기본값. 지시를 문자 그대로 따르고, 충돌하면 무시하지 않고 합성한다.
happy joyful grin
sad teary downcast eyes
angry furious glare
snarling, bared fangs, wrinkled muzzle, ears pinned back (클로즈업)shocked wide-eyed surprised
smug confident smirk
cocky confident smirk, one eyebrow raised
half-lidded eyes, raised chin, slight smirk, side glance (클로즈업)등급이 갈리는 구절 모델별 사전을 따로 두는 이유
| 구절 | Z-Anime | Krea 2 Turbo |
|---|---|---|
sad teary downcast eyes | ◎ 구절 그대로 정확히 반영 | ○ 고개 낮추고 귀 뒤로. 눈물 없음. 미묘 |
angry furious glare | ◎ 구절 그대로 정확히 반영 | △ 기본과 동일. 이빨·주름 없음 |
shocked wide-eyed surprised | ◎ 구절 그대로 정확히 반영 | ○ 눈 크게 뜨고 입 살짝 벌림. 약하지만 구분됨 |
추가 검증 한쪽 모델에서만 더 실험한 것
Z-Anime · smug 표정 재실험
표정 파트 13번의 "smug △"는 단어 탓. `cocky confident smirk, one eyebrow raised` 사용. 표정 파트 등급을 ◎로 상향. 이로써 Z-Anime 보완 3건(크기·역광·smug
Krea 2 Turbo · 표정 재실험 · 클로즈업 + 동작어
1차 실험(전신+감정어)에서 △였던 angry·smug 가 ◎로. 표정 = 클로즈업 × 동작어 가 Krea 공식. 종합 결론 5원칙 중 2·5번 확정. 표정 시트 제작 시 이 5구절을 그대로 재사용.
