Qwen 2.1 사실감 구현을 위한 워크플로우 공개
원문 제목 — My Workflow for realism with Qwen 2.1
📄 전문 번역
게시자는 현재 자신이 사용하는 Qwen 2.1 워크플로우를 소개한다. 많은 이들이 기본 Comfy 워크플로우로 테스트한 뒤 이 모델이 별로라고 판단하지만, Qwen 2.1은 CFG 1에서는 형편없는 결과를 보인다고 지적한다. 이 모델이 진가를 발휘하려면 CFG가 필요하며, 현재 CFG 3에서 3.5 값을 사용하고 있다고 밝힌다.
사실감을 높이기 위해 Lenovo LoRA를 0.5에서 0.7 강도로 사용하지만, 만들려는 사진 종류에 따라 필수는 아니라고 한다. Viggle Turbo LoRA도 0.5의 낮은 강도로 16 스텝과 함께 사용한다. 어떤 Viggle LoRA를 쓰느냐에 따라 스케줄러와 샘플러 조합을 바꿔야 할 수 있으며, V1에는 Res_Multistep과 Bong_Tangent 조합을 선호하지만 V3도 괜찮다고 한다. 다만 V3는 Res_multistep 대신 Euler를 사용해야 결과가 이상해지지 않는다.
생성 해상도는 2MP다. 공개된 이미지는 모두 AI Toolkit으로 Qwen 2.1을 학습시킨 캐릭터 LoRA로 제작되었으며, 게시자는 며칠 전 학습 결과를 얻은 방법을 다룬 별도의 게시물을 올린 바 있다.
게시자는 적어도 자신이 만들고 싶은 종류의 이미지에는 Qwen 2.1이 매우 만족스럽다고 평가한다. 유일한 아쉬운 점은 때때로 배경 디테일이 깨질 수 있다는 것이지만, 자신의 설정에서는 그런 현상이 훨씬 덜 나타난다고 한다. 이 모델에 Flux 2 같은 VAE가 있다면 놀라운 결과를 낼 것이며, 더 많은 이들이 Qwen 2.1에 기회를 주었으면 한다고 덧붙였다.
워크플로우 파일은 외부 링크를 통해 공유되었다. 참고로 예제 워크플로우에서는 Lenovo를 강도 1로 사용했지만 평소에는 그만큼 높이지 않는다고 한다. Viggle LoRA 파일은 Hugging Face에서 내려받을 수 있다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Qwen 2.1 이미지 생성 모델에서 CFG 3~3.5 설정, Lenovo와 Viggle Turbo LoRA 조합, 2MP 해상도 생성 등 사실적 이미지를 위한 워크플로우가 공유되었다. 댓글에서는 아이덴티티 파인튜닝 시 학습이 초기 진행 후 정체되는 현상을 두고 데이터셋 구성, 학습 스텝 수, LoKr 랭크 설정 등이 논의되었다. 게시자는 배경 디테일 손상을 단점으로 꼽으며 Flux 2 같은 VAE가 적용되면 결과가 더 좋아질 것이라고 평가했다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
공유해 주셔서 감사합니다. 사실적인 이미지가 정말 훌륭하고, qwen-image-2.1이 좋은 결과를 낼 수 있다는 점에도 동의합니다. 다만 저 역시 이 모델로 아이덴티티 파인튜닝을 학습하는 데 많은 문제를 겪고 있습니다. 적어도 제 경우에는 최종 이미지가 나쁜 것이 아니라, 설정을 조정하며 진행한 13번의 서로 다른 학습에서 모델이 빠르게 학습을 시작해 대체적인 특징을 파악한 뒤 학습이 완전히 멈추는 것 같습니다. 최종 이미지는 훌륭하지만, 기본 qwen-image-2.1 학습 상태에 평균화되어 빠지는 특징들이 있습니다.
흠, 저도 같은 설정을 사용하고 있어서 왜 나쁜 결과가 나오는지 잘 모르겠습니다. 데이터셋은 어떤가요? 이미지는 몇 장이며, 몇 스텝으로 학습하셨나요?
좋은 정보 감사합니다. 데이터셋은 전신 캐릭터, 다양한 포즈, 다양한 시점과 얼굴로 구성했습니다. 50장에서 120장 사이 이미지로 실험했고, 모두 고해상도에 동일한 종횡비입니다. 다만 배치 1 초과는 시도해 보지 않았는데 시도해 볼 생각입니다. 매 학습마다 7000 스텝으로 설정하고 250 스텝마다 샘플링했습니다. Qwen은 학습이 매우 빠르게 시작되어 250 스텝쯤에서 캐릭터가 40% 정도 완성되고, 1500 스텝에서는 80%에 이르지만, 그 이후 모든 샘플은 사실상 동일한 이미지로 변화가 없어 약 4000 스텝에서 학습을 중지합니다.
LoKr에서는 랭크가 거꾸로 적용되어 랭크 4가 실제로는 랭크 8보다 큽니다. 왜 그런 결과가 나오는지 모르겠습니다. 저는 대용량 데이터셋에서도 대부분 2000에서 3000 스텝으로 학습을 마쳤습니다. 설정에 뭔가 문제가 있는 것 같은데, 말씀하신 내용은 맞아 보여서 확실하지 않습니다.
가설을 확인하려면 동일한 프롬프트로 다른 이미지 모델을 빠르게 시도해 보세요. qwen 2.1로 좋은 이미지를 생성하는 것이 얼마나 어려운지 놀라실 수도 있습니다.