MOSS 캐릭터 LoRA 학습 결과 공개... 블록 22 미제외 설정이 핵심
원문 제목 — My MOSS Character Lora Training Results
📄 전문 번역
여러분은 지금까지의 MOSS Image를 어떻게 평가하는가? 개인적으로는 매우 마음에 든다. 이미지의 다양성은 물론 인물의 얼굴, 인종, 체형 등의 차이도 인상적이다. 또한 선호하는 사진 스타일인 아마추어 스냅 리얼리즘을 매우 쉽게 만들어낼 수 있다. 정말 훌륭한 모델이라는 평가다.
다만 LoRA 학습은 꽤 까다로운 과제였지만, 확실히 효과가 있는 설정을 찾았다고 확신해 공유하기로 했다. 이 설정으로 매번 좋은 결과를 얻고 있으며, 대부분의 데이터셋은 50~100장의 이미지로 구성하고 자연어 캡션을 사용했다.
가장 좋은 설정으로 확인된 것은 Sigmoid와 High를 조합한 Automagic3다. balanced는 잘 작동하지 않았지만 High는 매우 효과적이었다. Automagic이 학습률을 매우 빠르게 낮추기 때문에 학습률을 0.0005로 꽤 높게 시작하며, 약 1천 스텝 부근에서 학습률이 너무 낮아져 학습이 멈추는 문제가 있어 최소 학습률도 설정했다. 블록 22를 제외하지 않고 학습하는데 이것이 품질을 크게 향상시킨다. 첨부된 설정 파일에는 이러한 설정이 모두 적용되어 있으며, 대부분의 LoRA는 5천 스텝 이전에 완성되었다.
개인적으로는 Qwen이나 Krea보다 학습 시간이 확실히 더 오래 걸리지만 결과는 좋다. 1024 해상도로 학습했으며 평소처럼 LoKr 4를 사용했다. turbo LoRA를 어디서 다운로드했는지 찾지 못하고 있지만 Lodestone이 제작한 것임은 확실하며, 찾게 되면 링크를 게시할 예정이다. Lodestone의 MOSS 베이스용 최신 turbo LoRA도 충분히 잘 작동할 것이다.
설정 파일과 이미지 생성용 워크플로우는 게시글 하단에서 다운로드할 수 있다. 20 스텝 빠른 생성용 워크플로우와 일반적인 50 스텝 이미지 생성용 워크플로우를 모두 포함했다. 게시자는 /u/Any_Tea_3499다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
MOSS Image 모델의 캐릭터 LoRA 학습 설정을 공유하는 사례로, Automagic3에 Sigmoid와 High를 조합하고 블록 22를 제외하지 않는 기존 가이드와 다른 접근이 주목된다. 데이터셋은 50~100장 규모의 자연어 캡션을 사용했으며 대부분 5천 스텝 이전에 학습이 완료된다. Qwen이나 Krea보다 학습 시간이 길지만 결과가 좋다는 평가와 함께 설정 파일과 20 스텝, 50 스텝 워크플로우가 함께 공개되었다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
정말 퀄리티 있는 게시물이다. 고맙다!
블록 22를 제외하지 않는 것도 꽤 이색적인 선택이다. 기존의 대부분 학습 가이드는 정반대를 권하므로 실제로 테스트해본 사례를 보는 것은 좋다.
여러 모델에서 캐릭터가 환상적으로 보이는 것을 봤다. 모든 모델의 설정을 어딘가 공유하고 있는가?
게시 이력을 살펴보면 이전에 Krea와 Qwen 2.1 학습 설정을 다른 게시물에서 공유한 적이 있다. 실제 설정 파일은 없지만 원한다면 몇 개 공유할 수 있다.
그렇다면 부탁한다. Krea에서도 이런 품질의 LoRA를 정말 원한다.