Krea 2 캐릭터 LoRA 훈련 경험 공유: 데이터셋 품질이 핵심

요약

Krea 2 모델을 기반으로 100개 이상의 캐릭터 LoRA를 학습시킨 경험에 따르면, 학습량보다 데이터셋의 품질이 모델의 유사도를 결정하는 핵심 요소이다. 저자는 100개의 평범한 이미지보다 30개의 정제된 고품질 이미지가 훨씬 더 나은 결과를 낸다고 강조한다. 성능을 저하시키는 주요 원인으로는 중복된 이미지, 과도한 필터 및 얼굴 보정, 저해상도 이미지, 특정 각도에 치우친 구도 등이 꼽혔다. 학습 데이터셋에 포함된 시각적 노이즈나 일관되지 않은 스타일 또한 유사도를 떨어뜨리는 주요 요인으로 작용한다. 따라서 무조건 많은 데이터를 학습시키기보다 선별된 깨끗한 데이터셋을 확보하는 것이 효율적이다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.