Aerial landscape photography

# 항공 풍경 - Flux Dev LoRA

Flux Dev용으로 학습된 항공 풍경 및 상공 촬영 사진 전용 LoRA 모델로, 자연 경관, 도시 환경 및 경치를 위에서 내려다보는 시점에 특화되어 있습니다.

## 📋 모델 세부 정보

- **베이스 모델**: Flux Dev
- **학습 유형**: LoRA (저차원 적응)
- **랭크**: 64
- **학습 스텝**: 7,500
- **학습 해상도**: 1024×1024
- **데이터셋 크기**: 531장의 이미지
- **하드웨어**: NVIDIA A40 GPU (48GB VRAM)

## 🎨 모델 기능

이 LoRA는 다음을 생성하는 데 특화되어 있습니다:

- **항공 풍경**: 바다, 해변, 숲, 산, 자연 지형을 위에서 바라본 장면
- **도시 항공 촬영**: 공중에서 본 도시, 건물, 도로 및 인프라
- **상공 시점**: 진정한 항공 촬영 구도를 반영한 위에서 내려다보는 촬영
- **자연 경관**: 수역, 파도, 해안선, 암석 구조, 식생
- **건축물 시점**: 높은 위치에서 바라본 건물 및 도시 구조물

### 일반적인 주제
- 80% no_humans 장면(순수한 풍경 중심)
- 자연 요소: 물(46%), 바다/해변(29%), 나무/자연(23%)
- 도시 요소: 건물(17%), 도로, 차량
- 예술 스타일: 전통 미디어 풍미, 회화 같은 질감

## 🚀 사용법

### 기본 프롬프트 구조

[주체], 항공 시점, 상공 촬영, 위에서 바라본, [환경 세부 사항], [스타일 수정자]

### 예시 프롬프트

**자연 풍경:**

바다 파도, 항공 시점, 위에서 바라본, 인간 없음, 물, 경치, 사실적인 사진

**도시 풍경:**

도시 거리, 항공 시점, 위에서 바라본, 건물, 도로, 자동차, 도시 풍경, 인간 없음

**해안 풍경:**

해변 해안선, 상공 촬영, 위에서 바라본, 바다, 파도, 모래, 바위, 인간 없음, 자연 경치

**숲/자연:**

밀집된 숲, 항공 사진, 위에서 바라본, 나무, 자연, 녹색 식생, 인간 없음, 경치 좋은 풍경

### 권장 설정

- **LoRA 가중치**: 0.6 - 1.0 (원하는 강도에 따라 조정)
- **CFG 스케일**: 3.5 - 7.0
- **스텝**: 20-30 (Flux Dev 표준)
- **샘플러**: Euler, DPM++ 2M 또는 Flux 호환 샘플러
- **해상도**: 1024×1024 이상 (모델은 1024px로 학습됨)

### 핵심 트리거 단어

| 카테고리 | 키워드 |
| --- | --- |
| **시점** | `from_above`, `aerial view`, `overhead shot`, `bird's eye view` |
| **환경** | `scenery`, `outdoors`, `nature`, `urban`, `landscape` |
| **자연** | `ocean`, `water`, `waves`, `beach`, `tree`, `forest`, `rock` |
| **도시** | `building`, `city`, `road`, `street`, `architecture` |
| **구도** | `no_humans`, `vehicle_focus`, `watercraft` |
| **스타일** | `realistic`, `photography`, `traditional_media`, `painting_(medium)` |

## 💡 최적의 결과를 위한 팁

1. **상공 시점 스타일을 활성화하려면** `"from_above"` 또는 `"aerial view"`를 사용하세요.
2. **순수한 풍경 촬영을 원한다면** `"no_humans"`를 추가하세요(주요 학습 초점).
3. **자연 요소와 도시 요소를 결합**하여 흥미로운 혼합 장면을 만들어 보세요.
4. **LoRA 강도 조정**:
   - 0.6-0.8: 미세한 항공 효과
   - 0.8-1.0: 강력한 항공 사진 스타일
5. **해상도**: 1024×1024 또는 그 이상의 종횡비에서 최적의 성능 발휘
6. **네거티브 프롬프트**: `ground level, eye level, portrait, close-up`를 사용하여 비항공 시점을 방지하세요.

## 📊 학습 데이터셋 통계

- **총 이미지 수**: 531장의 항공/상공 사진
- **해상도**: 1024×1024 (정사각형 형식)
- **내용 분포**:
  - 풍경/자연: 약 70%
  - 도시/건축: 약 20%
  - 혼합/기타: 약 10%
- **캡션 형식**: Booru 스타일 태그와 상세한 장면 설명

### 가장 일반적인 태그

no_humans (428), traditional_media (369), scenery (312), outdoors (286), water (244), painting_(medium) (178), ocean (102), waves (94), from_above (92), building (92), sky (87), tree (120), beach (50)

## 🖼️ 샘플 이미지

학습에 사용된 다양한 항공 시점, 자연 풍경 및 도시 장면을 보여주는 샘플 학습 이미지는 `1024/` 디렉터리에서 확인할 수 있습니다.

## 📝 기술 사양

- **학습 프레임워크**: Kohya/SimpleTuner/AI-Toolkit 가능
- **최적화기**: AdamW 또는 유사한 알고리즘
- **정밀도**: 혼합 정밀도 (FP16/BF16)
- **배치 크기**: 48GB VRAM에 최적화
- **학습률**: 기본 LoRA 학습률 스케줄
- **랭크**: 64 (품질과 파일 크기 간 균형)

## 🔧 통합

### ComfyUI
1. `.safetensors` 파일을 `ComfyUI/models/loras/`에 배치
2. LoRA Loader 노드 추가
3. Flux Dev 워크플로우에 연결
4. 가중치를 0.6-1.0으로 설정

### Automatic1111/Forge (Flux 지원)
1. `models/Lora/` 디렉터리에 파일 배치
2. 프롬프트에 `<lora:aerial-landscape:0.8>` 사용
3. 필요에 따라 가중치 조정

### Python (diffusers)
```python
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev")
pipe.load_lora_weights("path/to/aerial-landscape.safetensors")

📄 라이선스

베이스 모델인 Flux Dev 및 관련 데이터셋 라이선스 조건을 존중해 주세요.

🙏 감사 인사

• 베이스 모델: Black Forest Labs의 Flux Dev
• 학습 하드웨어: NVIDIA A40 (48GB)
• 데이터셋: 531장의 선별된 항공 풍경 사진

📧 문의 및 업데이트

질문, 개선 사항 또는 데이터셋 문의는 모델 저장소를 참고하거나 제작자에게 연락하세요.

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버전: 1.0
출시일: 2025년
학습 스텝: 7,500
모델 유형: Flux Dev LoRA (랭크 64) ```