무엇보다 필자는 블랙박스를 다루는 것을 싫어한다. Krea2의 거부 동작에 관한 이야기가 다소 늦은 감이 없지 않지만, 테스트에서 의도된 이미지를 전혀 흔들지 않으면서 억제 동작을 걷어내는 매우 깔끔한 접근법을 발견했다고 생각한다. 즉 모든 것은 그대로 유지되고 억제만 사라지는 방식이다.

필자는 수백 개의 LoRA를 학습시켰고 각각 고유한 특성을 지닌다. 여기서 테스트하는 것은 그 효과를 결과적인 RMS 변화를 통해 어디까지 재현할 수 있는지이다. 이 LoRA들은 어떤 DiT 블록도 겨냥해 학습된 것이 아니기에, LoRA를 이 노드에 연결해 모델의 텍스트 경로 파라미터에서 나타나는 RMS 값을 측정했고 기본적으로는 작동했으나, 지금 당장은 파괴성도 효과도 더 약하다.

LoRA는 랭크 64 업데이트를 적용하는 반면, 이 도구는 LoRA의 학습된 업데이트를 복사하는 대신 기존 텍스트 경로 텐서를 재스케일링해 결과 RMS를 맞춘다.

이 방식을 택한 이유는 LoRA를 쓰면 다른 LoRA를 연결할 때 각 파라미터의 최종 RMS를 직접 설정할 수 없고, textfusion 프로젝터를 건드리지 않았더라도 다른 LoRA에 textfusion 변경 사항이 포함되어 있을 수 있어 결과가 뭉개질 수 있기 때문이다.

테스트에서 일관되게 작동하는 값을 확정하면 값을 내장한 이 노드를 공개할 예정이며, 워크플로우에서 마지막 모델 패치 뒤에 배치하기만 하면 문제가 해결된다. 블리딩도 이상한 아티팩트도 없는 것이 목표다.