【Art Style】Anmi

학습 파라미터 및 과정은 다음과 같습니다:

베이스 모델: NAI

이미지 수: 265

반복 횟수: 6회/epoch

학습 해상도: 1024*1024

network_dim = 200 ; alpha = 160

최적화기 및 학습률 파라미터: prodigy, unet_lr=1, text_encoder_lr=1, d_coef=2

다중 해상도 노이즈: 6, 0.3

학습 과정:

① batch_size=6, 4epoch 학습, 총 1060단계

② batch_size=2, 3epoch 학습, 총 2385단계

③ batch_size=1, 2epoch 학습, 총 3180단계

총 학습 단계: 6625단계.

동일하게, 학습 중 'highres' 태그도 추가했습니다.

이미지 생성 시 베이스 모델로는 Anything V5를 사용합니다. 생성 해상도는 너무 낮지 않도록 권장하며, 704*1024 근처 이상을 추천합니다.

또한 개인적인 실험을 통해, 개념이나 인물 등 특정 목적을 위한 학습이나 학습 데이터셋이 작은 경우, LoRA 계층별 학습이 더 적합할 수 있습니다. 화가 LoRA를 학습할 때 고정밀도를 추구한다면 오히려 계층별 학습을 켜지 않아도 간단한 파라미터 조정만으로도 우수한 효과를 얻을 수 있습니다. 따라서 이러한 화풍 LoRA의 학습은 일반적으로 가장 간단합니다.

향후, SDXL과 소규모 학습 데이터셋 하에서 계층별 학습 방법을 활용해 몇 가지 복잡도가 높은 소수 캐릭터를 학습해볼 예정입니다.