이런 식의 내용이 커뮤니티에 퍼지는 게 싫다. 이런 데이터셋으로는 좋은 LoRA를 학습할 수 없는데, 예시도 그 이유를 보여주지 못한다. 축하한다, 데이터셋에 있는 그대로 카메라를 바라보는 이미지를 여러 장 생성했을 뿐이다. 그건 좋은 LoRA의 증거가 아니다. 좋은 LoRA의 증거는 데이터셋에 없는 것을 얼마나 해낼 수 있는가다. 예컨대 측면, 후면, 다른 조명, 다른 매체 같은 것들이 진짜 좋은 LoRA를 학습한 것인지 과적합인지를 판단하게 해준다. 물론 3장짜리 LoRA를 오랫동안 학습시키면

피드백에 감사한다. 모든 실험에는 나름의 가치가 있다고 생각하지만, 이 부분을 더 잘 설명했어야 했다는 데는 동의한다. 이미지가 15장뿐이고 사진 종류가 다소 제한적이라 스타일을 잘 소화하지 못한다는 점을 확실히 설명해준다. 전체 데이터셋을 업로드해 두었다. 왜 나쁜지, 어떤 이미지가 부족한지 설명해준다면 감사할 것이고 나에게도 도움이 될 것이다. 내가 이 분야의 절대 최고는 아니라는 게 드러나더라도 토론하는 것을 좋아한다.

필요한 건 더 다양한 변화를 주는 것이다. 예컨대 옆모습 샷이 정확히 한 장뿐이고, 위나 아래에서 찍은 샷이 없으며, 전부 사진이다. 합성 데이터셋이면 한 가지 스타일이나 필름 종류에 제한될 필요가 없다. 물론 원하는 게 특정 방식의 한 얼굴이라면 그런 데이터셋도 괜찮다. 하지만 이미지가 몇 장 필요한지 논할 때는 '이 데이터셋에서 무엇을 학습할 수 있는가'를 고려해야 한다. 예컨대 LoRA가 옆모습이나 위에서 찍은 샷을 생성하지 못하는 건 신경 쓰지 않을 수 있지만, 실제로는

답변에 정말 감사한다. 먼저 뚜렷한 특징에 대해 짚고 싶다. 거기서 시작하고 싶었고 실존 인물이라면 훨씬 쉬웠겠지만, 합성 데이터셋으로는 만들기가 매우 어려웠다. 점, 문신, 흉터를 시도했지만 매번 특징이 흐트러져서 모델에 노이즈를 학습시키는 게 아닌가 걱정이었다. 흐트러진 특징을 사람들이 바로 알아차리고 실험 전체를 무시할까 우려했다. 둘째, 언급하고 인정해줘서 감사하다. 그 외 모든 것을 다양화하려고 노력했

Krea2를 논할 때 다양한 조명 조건을 아무리 강조해도 지나치지 않다. 단순하고 평면적인 조명의 원본 이미지는 Krea2에 너무나 빨리 구워져 버려서 순식간에 적절한 조명을 프롬프트로 지정하는 능력을 잃는다. 안타깝게도 이 테스트는 아무것도 증명하지 못한다. 이미지가 많다고 좋은 이미지는 아니기 때문이다. 그냥 이 순서를 따르면 된다. 크고 좋은 데이터셋 > 좋은 데이터셋 > 큰 데이터셋. 대상의 무작위 이미지를 데이터셋에 아무렇게나 넣는 건 사실상 가치가 없고, 제대로 큐레이션하지 않으면 대개 해가 이득보다 크다.