옷을 구분하려면 ahoge, 리본 등을 사용해야 합니다.
학습 데이터셋에 여러 세트의 의상이 혼합되어 있어, ahoge, 리본 등의 트리거를 사용하여 구분해야 합니다.
의상을 제한하지 않는 장점은 더 높은 일반화 성능을 가지며, 단점은 기본 의상과 pico의 복원도가 pico 모델만큼 좋지 않다는 점입니다.
Hires. fix에 더 좋은 지원.
의상을 제한하지 않으면 장점은 더 강한 일반화 능력이 있고, 단점은 기본 의상과 pico의 재현 품질이 pico 모델만큼 좋지 않다는 점입니다.
Hires. fix 지원이 더 우수합니다.
