방금(말 그대로 1분 전) 다른 레딧 사용자가 자신의 작업인 MOSS용 블러/안티블러 슬라이더 LoRA를 올렸다. 내 작업은 같은 아이디어를 다른 각도에서 접근한 것으로, 좋은 아이디어는 동시에 떠오르는 법이다. 내 작업은 완전히 독립적으로 수행됐으며 서로 다른 접근 방식을 사용한다. 나는 랭크 8의 작은 컨셉 슬라이더 LoRA를 학습시켜, 베이스 모델에 흐릿하고 초점이 나간 이미지와 대비되는 선명하고 초점이 맞은 이미지가 무엇인지 가르쳤다. LoRA 파일과 학습 과정, 파라미터는 내 Huggingface 저장소 MOSS-Sharpness-Slider에 공개돼 있다.

기본적으로 나는 72장의 고품질 이미지를 골랐는데, 모두 실제 사진이며 다양성에 유의했다. 클로즈업, 인물 사진, 자연 및 산업 풍경, 일하는 사람들 등이 포함됐고, 색감(대형 필름의 흑백 스캔 일부 포함), 시대, 피사체도 다양하게 구성했다. 보케가 있는 이미지도 여러 장 포함해, 초점이 맞아야 하는 대상은 반드시 배경이 아니라 피사체라는 점을 모델에 가르쳤다. 이것이 '선명하고 초점이 맞은' 쪽 데이터셋이었다.

이어서 대조 데이터셋을 구축했다. 같은 이미지들에 가우시안 블러를 반경을 달리하며 적용해, 흐릿하고 초점이 나간 이미지가 무엇인지 모델에 가르친 것이다. 총 500 스텝으로 학습했고, 과적합 없이 수렴한 첫 지점인 400 스텝을 최종으로 골랐다.

사용법은 다른 슬라이더와 동일하다. 가중치 1은 선명한 이미지, -1은 흐릿하고 초점이 나간 이미지를 의미한다. 인물 사진 등에서 가끔 약간 초점이 나간 생성물이 나올 수 있지만 드문 편이며, 모델을 과도하게 조정하고 싶지 않았다. 스텝을 더 늘리면 선명도는 높아지지만 피사계 심도 제어력은 떨어지기에, 나는 부드럽게 유지하기로 결정했다.