오늘 처음으로 저만의 LoRA를 학습시켜 보았습니다.

✅ LoRA (Low-Rank Adaptation)란?

LoRA는 대규모 AI 모델을 ‘가볍게’ 학습시키기 위한 기술입니다.

기존 모델 전체를 다시 학습시키지 않고, **아주 작은 추가 파라미터(LoRA 모듈)**만 학습시켜 새로운 스타일·특징을 추가할 수 있습니다.

학습 내용은 아이앙입니다.

이렇게 20장의 아이앙양 사진을 데이타셋트로 하고,

총 3000번 이터레이터를 통해 학습했습니다.

매번 이미지 서로간의 일관된 특징을 찾아내고, 이게 왜 어떤식으로 서로 다르지만 왜 연결되는지를 AI로 학습시키는 것입니다.

총 2시간 57분이 걸렸습니다.... ㄷㄷ

350W로 3시간! 겨울에 좋은 일입니다.............

LoRA는 학습하는 동안 사용자가 정해놓은 스텝마다 LoRA를 생성해냅니다.

학습을 과하게 하다 보면 점차 원래 의도한 수준을 오버해버리거나,

학습을 적게 하면 원래 의도한 수준에 못 미치기 때문인데요.

무조건 열공했다고 최고의 품질이 나오는 것이 아니라..

3000번을 돌렸어도 실제 가장 완벽한 품질은 1500번 때 나왔을 수도 있는 것입니다.

저는 500번 마다 생성했고, 1000, 1500, 2000, 2500, 3000 을 돌린 LoRA가 생성되었습니다.

그러면.. 이제 각 스텝마다 품질은 직접 테스트해보며 알아봐야 합니다.

포즈, 의상, 얼굴의 각도 등 다양한 조건에 따라서 1000에서 멀쩡하던게 3000에서 이상해지거나,

3000에서 멀쩡하던게 2500에서만 이상해지거나.. 알수 없는 부분이 됩니다.

여기까진 대략 3000이 제일 아이앙을 잘표현하고 있습니다.

이제 강하게 작용하는 트리거 워드들이 많은 프롬프트가 들어가기 시작하면...

LoRA의 기본 강도와 모델의 가중치가 싸우기 시작합니다. 2500까지는 아이앙을 찾아볼 수 없네요.

우와.. 이건 학습했던 이미지중 하나와 같은 프롬프트인데... 신기하군요!

동일하게 불러오는 이 끈끈한 신경망이라는게 ㄷㄷㄷ

인물사진은 최소 3000은 돌려야... 2500부터 어느정도 나오는 거 같습니다.

더 알아보고 싶지만... 방이 너무 후끈후끈해서 차츰차츰 알아가보도록 해야겠습니다.

이상... LoRA 첫 학습 후기였습니다!

엉덩이에 땀이 흥건 나서 급한 마!무!리 아닙니다....