지난주 공개했던 Krea 2 캐릭터 LoRA 라이브러리가 18개에서 70개 모델로 늘었다. 당시 원글이 훈련 세부 사항을 충분히 담지 못했다는 반응에 따라 과정을 정리해 공개하며, 모든 자료는 여전히 무료다. 시각적 브라우저도 계속 개선해 샘플 생성 결과, 트리거, 권장 강도, 선택된 훈련 에포크, 선택적 identity 프롬프트를 다운로드 전에 확인할 수 있다.

훈련 환경으로는 RunPod의 Fizgig를 사용해 로컬 머신이 아닌 클라우드 GPU에서 Krea 2 LoRA 훈련을 진행한다. 데이터셋 수집은 실제 필요량보다 많은 후보 이미지를 모으는 것에서 시작하며, 거의 동일한 사진 수십 장보다 각도, 표정, 조명, 헤어스타일, 의상, 이미지 출처의 다양성을 목표로 한다. 인물 필터링은 기준 이미지와 얼굴 검출·인식을 활용해 다른 인물의 사진, 단체 사진, 닮은꼴 사진을 걸러내는 데 쓰인다. 자동화만으로는 부족해 중복, 잘못된 크롭, 과하게 편집된 이미지, 극단적 가림, 저품질 이미지 등은 수동으로 검토해 제거한다. 최종 이미지는 준비 파이프라인을 거쳐 훈련 데이터셋 생성·검증, 얼굴 크롭 생성, 캡션 유효성 확인을 마치며, Qwen3-VL로 캡셔닝하되 캐릭터 정체성과 트리거는 데이터셋 전반에서 일관되게 유지한다.

준비된 데이터셋은 Fizgig를 통해 여러 체크포인트를 저장하며 Krea 2 LoRA로 훈련된다. 저장된 에포크를 비교하고 다양한 LoRA 강도와 프롬프트·구도로 생성을 테스트한 뒤 공개 여부를 결정한다. 만족스러우면 대표 생성 결과와 트리거, 권장 강도, 선택 에포크, 선택적 identity·디테일 프롬프트를 기록해 Hugging Face 라이브러리와 브라우저에 게시한다. 닮았다는 평가가 충분하지 않으면 훈련이 끝났어도 완성으로 보지 않고 더 나은 데이터셋이나 다른 에포크 선택으로 재훈련하며, 특히 개선된 모델은 원본을 대체하거나 V2로 공개한다.

현재 표준화한 Fizgig·RunPod 설정은 모델 Krea 2 Standard, 훈련 방식 Standard LoRA, 네트워크 랭크 32, 알파 32, 에포크 64, 4 에포크마다 저장, 배치 크기 1, 목표 해상도 0.25 MP, EMA 0.98이며 문제 이미지 감지는 켜고 적응형 학습률과 자동 재캡셔닝은 끈 상태다. 훈련 중에는 표준화된 샘플 프롬프트 3개로 생성을 확인하고, 마지막 체크포인트를 자동으로 택하지 않고 저장된 에포크를 직접 테스트한다. Angel Reese의 경우 에포크 24, 51, 64를 비교해 최종적으로 64를 선택했으며, 기록된 해당 실행은 64 에포크 4,416 스텝을 48분 46초에 완료해 최종 EMA LoRA를 만들어냈다.

이 프로젝트에서는 훈련 외에 데이터셋 준비 파이프라인도 직접 구축했다. 이 도구는 여러 소스에서 후보 이미지를 수집하고 기준 얼굴과 검출·인식으로 정체성을 필터링하며, 문제 이미지 제거, 얼굴 크롭 생성, 데이터셋 구조 준비, 캡션 생성, 최종 검증까지 자동화한다. 다만 자동 필터링이 실제 데이터셋을 살펴보는 것을 대체하지는 못해 수동 큐레이션을 병행한다. Fizgig도 유사한 데이터셋 준비 기능을 제공하므로 별도 파이프라인 구축은 이 과정을 따르는 데 필수가 아니며, 자체 도구는 현재 내부용으로 관리되지만 관심이 충분하면 정리해 공개할 수 있다는 입장이다. 캐릭터 LoRA에서는 이미지 수보다 데이터셋의 품질과 다양성이 훨씬 중요하다는 것이 작성자의 결론이다.