Starry Night

이 개념 증명 LoRA는 하나의 이미지 기반 Flux LoRA 트레이닝을 바탕으로 합니다. 이 방법은 자세한 Flux 트레이닝 가이드: 데이터셋 준비에서 더 자세히 설명되어 있습니다. 이 LoRA는 Vincent van Gogh의 《별이 빛나는 밤》의 단일 고해상도 이미지만을 사용하여 트레이닝되었습니다. 단일 이미지는 다양한 방식으로 자르고, 뒤집고, 회전하여 데이터셋을 구성했습니다.

버전 1.0

버전 1.0은 캡션 없이(트리거만 사용) 트레이닝되었습니다. LoRA를 전체 강도(1)로 사용할 때 트리거 단어 "starry_night1"을 사용하세요. 이는 개념 증명으로서 매우 훌륭한 결과를 냈으며, 단 390단계만으로 트레이닝되었습니다. 제한된 데이터셋 다양성을 가진 대부분의 캡션 없는 LoRA와 마찬가지로, 복잡한 프롬프트에 대한 일반화 능력이 떨어지지만, 간단한 지시로는 훌륭한 이미지를 생성합니다.

모든 트레이닝 설정을 메타데이터에 포함시켰으며, 데이터셋도 다운로드할 수 있습니다. 요약하면:

• 30개의 이미지(모두 《별이 빛나는 밤》의 크롭 이미지), x2 반복, 1024 해상도에서 트레이닝, 배치 크기 2

• LoRA는 13번째 에포크에서 약 390단계에서 수렴했습니다.

• 학습률은 0.0006으로 설정되었고, AdamW8bit(가중치 감쇠=0.01, eps=1e-08, betas=(0.9, 0.999))를 사용하며, 스케줄러로 cosine_with_restarts를 적용했습니다.