스타일 LoRA 스터디 · 리얼리스틱 · AI 랩

발키리 인 모션 — 스타일 LoRA 스터디

스택

프로세스

스타일 LoRA를 액션으로 밀어붙이기

자체 학습 페인터리 LoRA 에폭 스윕의 검증 컷 — 학습 데이터에 없던 다이내믹 액션 포즈에서도 화풍이 유지되는지 시험한 작업입니다. 학습 레시피는 LAB 카드에 있습니다.

고정 시드, 분포 외(OOD) 프로브, 체크포인트별 비교:

에폭 스윕

AI 랩에서

모델 카드 페인터리 오네이트 판타지 — LoRA 화려한 세미리얼 판타지 캐릭터 스타일. 150장 데이터셋, 라이트터치 에폭 선정.

화려한 페인터리 판타지 캐릭터를 위한 개인 아티스트 스터디 LoRA. 스타일 연습으로 학습했고, 다크 리전 세트와 발키리 인 모션 액션 스터디에 사용했습니다.


베이스 모델	Krea 2 (오픈 웨이트, 터보)
데이터셋	큐레이션 150장, 프로즈 캡션, 트리거 워드 없음
네트워크	LoRA dim 32 / alpha 32 · 최종 loss 0.0735
검증	크로스 컨셉 스윕(기사·궁수·도적·모던 패션); 초기 라이트터치 에폭을 표준으로 선정

흥미로운 발견: 라이트터치 에폭은 표면 언어를 실어 나르면서도 베이스 모델의 해부학과 구도를 유지합니다 — 무거운 에폭은 화풍에서는 이기지만 유연성을 잃습니다.

고정 시드, 고정 프롬프트(학습 데이터에 없는 소재)로 체크포인트 전체를 스윕. 운용 에폭은 감이 아니라 이렇게 증거로 고릅니다:

에폭 스윕