Qwen 2.1 출시 이후 지난 며칠간 훈련한 LoKr 몇 개의 샘플을 공유한다. 처음에는 여러 문제에 부딪혀 이 모델이 훈련 가능할지 확신하지 못했다.

AI Toolkit을 사용해 수차례 테스트를 거친 끝에 자신에게 맞는 설정을 찾았는데, LoKr Rank 4, Automagic3, 학습률 0.0001, Weight Decay 0.0002, Sigmoid, Balanced, 배치 크기 1, 그리고 512, 768, 1024 해상도에서 훈련하는 방식이다. 처음에는 2048 해상도 학습도 필요하다고 생각했지만 테스트 결과 여러 해상도를 함께 사용하는 것이 실제로 도움이 된 것으로 나타났다. 1024만으로 훈련하면 문제가 생기는 것 같지만 그 이유는 확실치 않으며, 각자에게 맞는 방식을 실험으로 찾는 것이 가장 좋다고 강조한다.

이 LoKr 대부분은 30~70장의 이미지로 구성된 데이터셋으로 훈련됐다. 이미지 생성 시에는 훈련한 캐릭터 LoKr와 함께 강도 0.6~0.7의 Lenovo lora를 사용하는데, 이미지의 품질과 사실감이 크게 향상된다. 또한 Viggle Qwen 2.1 turbo lora를 강도 0.5의 낮은 수치, 15스텝, 2.5 CFG, Res_multistep과 Beta 조합으로 사용하고 있다.

전반적으로 처음에는 회의적이었지만 지금은 Qwen 2.1을 즐겁게 사용하고 있다. 이 모델은 다양한 얼굴 표정에 대한 지식이 Krea보다 훨씬 많아 피사체를 더 정확하게 담아낸다고 느낀다. 앞으로 이 모델로 가능한 것들을 계속 실험해 보고 싶다고 덧붙인다.