Dual-Resolution Character LoRA: 512 vs 1024 Training Comparison

Woman_512 및 Woman_1024 LoRA 모델 - 해상도 비교 실험

모델 설명

이것은 단 하나의 핵심 차이점, 즉 해상도만 다를 뿐 나머지 모든 매개변수가 동일한 방식으로 학습된 두 개의 LoRA 모델을 실험적으로 출시한 것입니다. 두 모델 모두 WAN 2.2 베이스 모델을 기반으로 동일한 데이터셋과 동일한 캡션, 동일한 학습 설정으로 학습되었습니다. 유일하게 변경된 변수는 학습 해상도였습니다.

Woman_512: 512x512 해상도로 학습된 저노이즈 모델

Woman_1024: 1024x1024 해상도로 학습된 저노이즈 모델

이 실험의 목적

이 실험의 목표는 WAN 2.2 모델에서 학습 해상도가 LoRA 성능에 미치는 영향을 직접 비교하는 것입니다.

학습 데이터 세부 정보:

소스 이미지: 가상의 여성 캐릭터 하나를 AI가 생성한 이미지

데이터셋 생성: Qwen Image Edit를 사용하여 단일 이미지를 24가지 변형으로 다양화하여 다양한 자세, 표정, 각도, 배경을 생성

캡션: JoyCaption을 사용하여 자동 생성

캐릭터: 완전히 가상의 여성으로, 실제 인물과는 아무런 관련이 없음

트리거 단어: 특별한 트리거 단어가 필요하지 않습니다. 프롬프트에 단순히 "woman"을 포함하세요.