개요

이 LoRA는 렌탈한 4090plus를 사용하여 263장의 이미지로 학습되었으며, 학습 해상도는 1024×1024, network_dim은 64, network_alpha는 32, 학습 스텝은 15×10×263으로 설정되었습니다.

알려진 문제

1. 파라미터 설정이 비효율적이어서 이 LoRA의 레이어 가중치가 매우 높습니다. 심지어 실사 스타일의 모델에서도 애니메이션 스타일의 결과가 나오는 경향이 있습니다. 하지만 이는 단점이자 장점이 될 수 있습니다.

2. LoRA 가중치를 1.0으로 설정할 때 생성된 이미지가 회색조로 뜹니다. 이는 학습 시 VAE를 사용하지 않아서 발생한 문제일까요? 확실하지 않으므로, 관련 지식이 있으신 분들은 알려주시면 감사하겠습니다.

3. 저는 분홍색 눈을 가진 MILF를 너무 좋아해서, 의도치 않게 기본 캐릭터들이 모두 분홍색 눈을 가졌습니다. 헤헤.

4. 렌탈한 4090plus는 48GB VRAM을 갖추고 있으며, 배치 크기를 4로 설정했지만 GPU 사용률은 여전히 단위 수준입니다. 반면, 제 개인적인 3070TI는 동일한 설정에서도 거의 과열될 정도였습니다. GPU 사용률을 높여 학습 속도를 향상시키는 방법을 잘 모르겠습니다.

사용 가이드

테스트 결과, 이 LoRA의 출력 효과는 기본 모델의 의미적 이해에 크게 의존합니다. 스타일 조정 시 가중치를 0.4~0.9 사이로 설정하는 것이 좋습니다. 낮은 가중치를 적용하면 기본 모델의 스타일에 더 가까운 결과가 나옵니다. 예를 들어, 실사 스타일의 모델을 사용하면 출력물이 2.5D 스타일로 나타나는 경향이 있습니다.

덧붙여

LoRA 학습을 정말 좋아하지만, 하드웨어, 창의성, 그리고 실무 지식이 부족합니다. 여러분의 의견과 조언을 기다리겠습니다. 적극적으로 배우겠습니다.