이것은 완전한 심층 분석으로, 현대적인 태깅 방법을 사용하여 모든 내용을 처음부터 다시 태깅한 것입니다. 이로 인해 더 상세한 의상, 명확히 라벨링된 시점, 앞머리 및 기타 세부 사항 태그가 포함되었습니다. 이 과정에서는 데이터셋에서 최고의 얼굴을 잘라내어 정상 데이터와 함께 학습시키는 스타일 정확도 향상을 위한 적절한 트릭도 포함되었습니다. 이는 계층적으로 학습되었으며, 미완성 작업과 선화는 3번째 계층(6), 점컬러와 얼굴 사진은 2번째 계층(8), 완성된 아트는 첫 번째 계층(10)으로 구성되었습니다. 이는 Illustrious 1.0에 최적화되었습니다. 현재 데이터셋은 총 324개의 이미지로 구성되어 있으며, 데이터 포인트는 300개 이상입니다.
이제 원하는 네 가지를 최적화했으므로, 다음 큰 목표는 제 첫 번째 학습 체크포인트를 만드는 것입니다. 이 체크포인트는 ydbunny, tworship, moralgear, futon의 고급 아트를 중심으로 구성될 것이며, 제 다른 LoRA의 일부 상위 이미지도 일부 비율로 혼합할 예정입니다. 또한 배경 세부사항을 잃지 않기 위해 '배경 팩'도 포함할 계획입니다. 저는 체크포인트에 대해 아무것도 알지 못하므로, LoRA 학습처럼 처리할 뿐이며, 좋은 결과가 나왔으면 합니다 (●﹏●).
제 정기적인 할 일 목록과 함께, 두 명의 다른 분으로부터 새로운 스타일 두 가지를 요청받았습니다. 저는 스타일 학습에 과도하게 열중하는 편이며, 20~40장의 이미지로 충분하다는 고정관념을 절대 수용하지 않습니다. 개인적으로 모든 이미지를 학습하려 하며, 보통 100장을 쉽게 넘어섭니다. 이와 함께 제가 선호하는 수작업 태깅 방식(더 나아 보이기 때문) 때문에 학습 속도가 느려져, 보통 매주 하나씩 올리는 업로드 간격에 약간의 텀이 생기고 있습니다. 인내심을 보여주셔서 감사합니다.
