LoRaMaker 사용 설명서
LoRa 메이커
개요
로라 메이커는 브라우저에서 로라 모델을 훈련하기 위한 Graydient의 오리지널 소프트웨어로, 몇 분 안에 준비되며 다음에서 사용할 수 있습니다. Stable2go 와 텔레그램. 기본 아이디어는 자신의 얼굴, 다른 사람 또는 합성 페르소나의 실물 사진과 같이 특정 사물을 매우 잘 재현하는 작은 AI 모델을 빠르게 만드는 것입니다. 빠르고 매우 저렴하게 이용할 수 있습니다. Graydient 플랫폼에서는 LoRa에 대한 건당 요금이 없습니다.
비공개 로라 - 웹 + 텔레그램 방식
로라는 텔레그램에서 구축되지 않으며, 2FA 인증과 프라이버시를 위한 것입니다. 저희 웹사이트에서 로라를 구축하실 수 있습니다. 먼저 텔레그램 계정을 생성하고 PirateDiffusion 을 활성화하여 본인만 접근할 수 있는 개인 키와 로그인 방법을 생성해 주세요. 그런 다음 /makelora 명령어를 사용하여 @piratediffusion _bot으로 비공개 채널에서 대화하세요.
공개 로라 - 웹 방식
모든 사람이 모델을 사용하도록 하려면 다음 주소로 로그인하세요. my.graydient.ai로 이동하여 LoRa 메이커 아이콘을 클릭하거나 계정을 만드세요. 나중에 마음이 바뀌면 물론 삭제하거나 이동할 수 있습니다.
새로운 기능
로라 메이커가 막 출시되었습니다 - 여러분의 피드백을 기다립니다!
서비스를 사용해 보시고 기능을 제안하고 하고 다른 사람의 아이디어에 업보팅해 주세요. 다음 단계는 로드맵 그리고 방금 도착한 변경 로그.

로라 메이커에 오신 것을 환영합니다.
로라 메이커는 무언가를 닮은 모델을 만들고, 이를 유연하게 반복해서 불러오고 싶어하는 AI 애호가를 위한 앱입니다. 기본 모델 훈련 과정에는 기술적 능력이 필요하지 않지만 각 사진의 내용을 신중하게 설명하고 최상의 사진 세트를 "균형"을 맞추는 데는 시간이 필요합니다.
처음 사용하는 경우 아래에 설명된 10가지 모범 사례를 최소 1시간 이상 실행하는 것이 좋습니다.
바쁘신가요? 더 간편한 1단계 페이스 스왑도 있습니다.
사용 사례
LoRa 메이커로 할 수 있는 놀라운 일들이 정말 많습니다:
- 디지털 유사성: 본인 또는 고객의 사진을 업로드하고 디지털 트윈을 만듭니다. 그런 다음 이미징 제품 render style 또는 어떤 상황에서도 자신을 표현할 수 있습니다.
- 헤드샷: 놀라운 충실도와 품질로 LinkedIn 및 소셜 미디어용 전문 헤드샷을 제작하세요.
- 판타지 사진: 원하는 사진을 얻지 못하셨나요? 이제 render 하세요! 프로는 디지털 및 판타지 서비스를 제공하여 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다.
- 디지털 스튜디오: 손쉽게 제품 사진 제작 - 각 제품에 대한 LoRa 모델을 생성하면 비용이나 대기 시간 없이 온디맨드 스튜디오와 같은 효과를 얻을 수 있습니다.
- 창의력을 키우세요: 나만의 아트워크를 훈련하고 style 에서 개인 용도로 예술 작품을 만들어 보세요. (Graydient 은 자체 모델 훈련에 귀하의 images 을 절대 사용하지 않습니다.)
- 수익 창출: Graydient 비즈니스 모델을 배포하고 판매하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 신용 카드 포털, 무료 평가판 등을 제공할 수 있습니다. 자세히 알아보기
- 리셀러를 환영합니다: LoRa 메이커는 Graydient API를 통해서도 제공됩니다.
혜택
속도 및 클라우드 스토리지
몇 분 안에 모델이 준비됩니다! 또한 시간과 디스크 공간을 절약할 수 있는 편리한 기초인 수많은 "기본" 모델을 미리 로드합니다.
유연성
일반적으로 모델 트레이닝을 빠르게 실행하려면 특수 하드웨어가 필요하지만 Graydient 을 사용하면 모든 디바이스에서 어디서나 빠르고 비공개로 쉽게 할 수 있습니다. 커피를 마시면서 스마트폰으로 모델을 훈련할 수 있을 정도로 편리합니다.
전체 비용 절감
유지 관리할 고가의 GPU가 필요하지 않습니다. 또한 다른 서비스와 달리 '토큰'이나 '크레딧'이 필요하지 않습니다. LoRa 메이커 는 로열티 없이 무제한으로 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

개인정보 체크리스트
라이선스 부여 없음
Graydient 은 모델 트레이닝을 위해 사진을 사용하지 않습니다. 당사는 귀하의 images 배포에 대한 사용 권한을 부여한 것으로 간주하지 않습니다. 이용약관에 명시된 대로 사용 권한이 있는 사진만 해당 국가의 법률에 따라 업로드하시기 바랍니다.
인터넷에 연결된 컴퓨터
매우 민감한 내용( images )은 여기와 인터넷 어디에도 업로드하지 마세요. 위험을 이해해 주시기 바랍니다. 당사는 images 을 안전하게 유지하기 위해 최선을 다하고 정기적으로 시스템을 감사하지만, 드물게 유닉스 운영 체제 및 기타 움직이는 부품에서 익스플로잇이 발생하는 경우가 있습니다. 당사의 소프트웨어를 책임감 있게 사용해 주시기 바랍니다.
Community 개인 모델 대
개인정보를 보호하려면 PirateDiffusion 봇과 대화할 때 /makelora 명령을 사용하세요. 이렇게 하면 나만 액세스할 수 있는 임의의 하위 도메인에 비공개 영역이 생깁니다.
홈페이지에서 로라를 만들기 위해 Graydient 에 로그인하는 경우 전체 community 에 로라를 게시하는 것입니다.
100% 확실하지 않은 경우 먼저 빠른 테스트 모델을 구축하세요. 개인정보 보호 작동 방식 및 지원 채팅

처음 사용하시나요? 10가지 모범 사례(아래)를 테스트하는 데 최소 1시간 이상 소요되는 것을 권장합니다.
모델 교육 튜토리얼 및 FAQ
패턴으로 AI를 훈련시키는 것입니다. 훈련 방법은 간단하고 기술적이지 않습니다. images 에 업로드하고 설명하면 됩니다. images 의 품질과 이미지 캡션의 품질은 LoRa의 품질에 큰 역할을 합니다. 이는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 훌륭한 images 을 가져와서 잘못된 캡션을 작성하면 좋지 않은 결과를 얻을 수 있습니다. 아마추어 실수.
저희의 임무는 소프트웨어 사용법을 가르치는 것뿐만 아니라 훌륭한 트레이너가 되는 방법과 데이터 세트의 균형을 맞추고 최적화하는 방법, 즉 카탈로그라고 부르는 방법을 가르치는 것입니다.
또한 혼자서 배울 필요도 없습니다: 다음에서 도움을 받으세요. 로라메이커 베타 테스터 지원 그룹에서 도움을 받으세요.
데이터 집합 준비
적을수록 좋습니다
잘못 자르고 태그가 잘못 지정된 20,000개의 사진을 images 에 업로드하는 아마추어 같은 행동은 피하세요. 논리적으로는 말이 되죠? 엄청난 양의 사진을 제공하면 AI가 어떻게 더 나쁜 결과를 만들어낼 수 있을까요? 이 접근 방식의 문제점은 인간의 눈이 컴퓨터보다 불일치를 더 잘 용서한다는 것입니다. 얼굴 인식 잠금 해제를 사용하려고 할 때 컴퓨터가 나를 인식하도록 하기 위해 다른 조명을 켜거나 움직여야 했던 적이 있나요? 컴퓨터는 다른 사람을 보고 있기 때문에 그런 종류의 사진을 입력하면 render 다른 사람으로 인식하게 됩니다. 이 튜토리얼에서 한 가지를 배운다면 학습 데이터 세트에 어떤 사진을 허용할지 매우 까다롭게 선택해야 한다는 것입니다!
캐릭터에 대한 권장 사항
태그가 잘 부착되어 있고 조명이 밝고 선명한 25~50장( images )을 목표로 합니다(최소 5장은 images). LoRA 모델에는 선명하고 예쁜 사진뿐만 아니라 특정한 종류의 사진이 필요합니다. 예를 들어, (6)개의 전신 사진 (10)개의 가슴 위쪽 사진 (10)개의 클로즈업 사진을 목표로 하세요. 각 사진의 "steps" 또는 학습률은 약 1500 steps 으로 설정해야 합니다. 이보다 많으면 일반적으로 수익이 줄어들고 제작 속도가 느려집니다. 균형을 맞추기 위해 모델을 몇 번 다시 훈련하고 최적화하는 것이 좋습니다.
아트 스타일 권장 사항 / concepts
우리는 아티스트의 style 을 200 images 에서 50 steps 으로 충실히 훈련하는 데 성공했습니다. 콘텐츠가 더 유연하게 작동하도록 느슨하게 해석하고 싶으면 steps 을 줄이고 싶겠지만 자유롭게 실험해 보세요.
양이 아닌 질과 일관성을 추구하세요.
광학적 불일치, 어둡거나 흐릿한 images, 극단적인 표정이나 액세서리 등 피사체의 일반적인 외관을 변화시키는 요소를 피하여 일관성을 유지하세요. Images 최소 512×512픽셀, 정사각형(1:1 화면 비율)의 선명한 사진이어야 합니다. 각 사진은 고유해야 하며, 조명과 시간이 다양해야 하고, 유익한 캡션이 포함되어야 합니다. 피사체가 여러 개 있거나 배경이 반복되는 images 은 인공지능에 혼란을 줄 수 있으므로 피하세요.
아래에서 무료 마스터 과정을 수강하세요.
기대할 수 있는 사항
모델 트레이닝 자체는 매우 빠르며 몇 분 안에 준비됩니다. 저희 서버는 매우 빠릅니다. 목표에 따라 3분 또는 6시간 안에 완료할 수 있습니다. 시스템이 완료되면 프롬프트에 추가할 수 있는 고유 태그를 제공합니다. 자세한 내용은 아래의 '프롬프트하는 방법' 섹션을 참조하세요.
완전 초보자: 프로도 몇 번의 시도가 필요하므로 실제 인물을 만들기 전에 먼저 예술적 형상을 만들어 보세요.
소요 시간은 사진의 품질과 캡션 작성의 정확도에 따라 달라집니다. 이 두 가지가 큰 차이를 만듭니다. 전문 모델 트레이너에게 물어보았습니다: 데이터 세트와 프롬프트의 균형을 맞추는 것이 중요하며, 마지막 20%의 차이가 매우 유사하거나 약간 기이한 차이를 의미할 수 있습니다.
'아하'하는 순간이 오면 그만한 가치가 있습니다:
판타지나 일러스트 등 다양한 아트 스타일에서 비슷한 얼굴을 만들기 위해 일반 LoRa를 만드는 경우, 누군가의 실제 카피본을 만드는 것보다 훨씬 쉽습니다. 사실적인 사진의 캡션과 신중한 사진 선택에는 연습, 관찰, 재테스트 및 시간이 필요하기 때문입니다. 기본 모델의 인물과 비슷한 특징을 가지고 있고 그러한 특징을 묻는 방법을 알고 있는 사람이 아니라면 몇 가지 테스트를 거쳐야 합니다.
그래서 저희는 다음과 제휴를 맺었습니다. Graydient 와 제휴하여 교육 비용에 대해 걱정할 필요가 없으며 모든 테스트 렌더링도 무제한으로 무료입니다.
길 찾기
카탈로그 탭은 데이터 세트입니다. 모든 모델에는 데이터 세트에 최소 5개 이상의 images 가 필요하며, 그렇지 않으면 학습이 완료되지 않습니다. 이것은 최소값입니다. 업로드하기 전에 최소 요구 사항과 모범 사례는 위의 그림 A를 참조하세요.
Finetunes 탭에는 완성된 모델과 진행 중인 모델이 표시됩니다. 텔레그램 알림이 전송됩니다. 파인튠 페이지를 새로고침하여 완료 여부를 확인할 수도 있습니다. concept 라는 열은 프롬프트에 들어가는 트리거 단어입니다.
So if I want to use the model above, I would write <jon-carnage> in my prompt and also add <realvis51> (not pictured) which is the base art style that corresponds with it. The word Realvis51 comes from our models page, which you can pair to make a LoRA model bend it into any art style. We’ll touch on this in detail below in Prompt Advice, you don’t have to worry about this right now.
웹에서 Images 추가하기
사진을 추가하는 방법은 세 가지가 있습니다. WebUI 에서 사진(오른쪽 상단)을 직접 업로드할 수 있습니다. JPG 사진이 가장 잘 작동합니다. VPN을 사용하는 경우 속도가 느려질 수 있습니다. 저희 데이터 센터는 미국 동부 해안에 위치해 있습니다.
텔레그램에서 Images 추가하기
카탈로그 명령어로 텔레그램에서 사진에 답글을 달 수 있습니다. 텔레그램에 업로드하고 /catalog 명령을 캡션으로 작성할 수도 있습니다. 사진은 첨부파일이 아닌 "사진"으로 보내야 합니다.
images 을 보낼 때 압축을 켜세요. 이것은 닮은꼴을 손상시키지 않으며 그 효과는 매우 경미합니다.
삼성 휴대폰 사용자를 위한 팁: 사진을 추가할 때 바로 가기 방법을 사용하지 말고 파일 관리자로 이동한 다음 업로드하세요.
이미지가 카탈로그화되면 봇이 항목 번호와 함께 확인 메시지를 표시합니다. 항목 번호는 중요하지 않으며 디버그용입니다.
구성 화면
10번 팁으로 이동하여 위의 필드에 대해 자세히 설명합니다.
중요: 프롬프트 필드는 로라를 활성화하기 위해 작성하게 될 내용입니다. 이 문구를 잊지 마세요. 지금 바로 적으세요. 이것이 바로 활성화입니다.
숙달: 10가지 모범 사례
톱 모델 트레이너들에게 소스를 어떻게 만드는지 물어보았습니다. 그들의 대답은 이렇습니다.
팁 #1 - 양보다 질
멋진 사진 다섯 장으로 시작하세요. 다섯 장의 사진을 비판적으로 살펴보고 틀림없이 같은 사람인지 확인하세요. 최소 (5)장이 필요합니다 images. 테스트 결과, 황금 수는 (26)장의 사진인 것으로 나타났습니다. 사진을 반복하지 마세요. 특히 캡션이 다른 사진을 반복하지 마세요! Bad!
사진이 많으면 일관성이 떨어지고 캡션이 급하게 작성될 위험이 있으므로 결과가 나빠질 수 있습니다. 과로하거나 무리하지 마세요.
좋은 데이터 집합이란 무엇인가요?
저희 소프트웨어에는 모든 사진 아이디어를 저장하고 최종 모델인 데이터 세트에 들어갈 사진을 선택하는 공간인 카탈로그가 포함되어 있습니다. 데이터 세트에는 최소 5개의 images.
하루 중 다른 시간대에 찍은 사진을 사용하세요.
날마다, 조명에 따라 가장 적합한 조명이 다릅니다.
불완전한 비유를 들어 설명하자면: 200번 중 195번을 잘못된 방법으로 운동을 하면 근육이 커지는 것이 아니라 부상을 입게 됩니다. 각 반복 횟수를 중요하게 생각하세요.
다음은 좋은 사진과 나쁜 사진의 몇 가지 예시이지만, 두 개의 '좋은 사진'에도 차이가 있습니다. 2번 사진에 턱 보조개가 있고 눈동자 색이 여전히 녹색인가요?
그림 A

200장의 좋은 사진을 찍었는데도 여전히 화질이 좋지 않다면 사진을 잘못 찍었거나 캡션에 문제가 있는 것입니다. 아래에서 캡션에 대해 자세히 알아보세요.
팁 #32 - 소품, 의상 금지
메이크업 대 자연스러움 - 특정 메이크업이 가장 잘 어울리는 사람이라면 해당 메이크업으로만 images 에 업로드하세요. 그렇지 않으면 베이스 모델의 편견에 따라 메이크업의 특징이 혼동되어 원치 않는 매트나 광택 또는 다른 눈썹과 입술이 추가될 수 있습니다.
일반적으로 안정된 확산은 여성의 얼굴을 더 둥글게 만들고 입술을 더 풍성하게 만듭니다. 그렇지 않으면 인상이 달라 보일 수 있습니다. 액세서리가 매우 대담하여 훈련에 방해가 될 수 있는 경우 업로드하기 전에 사진에서 액세서리를 제거하거나 옅게 칠하는 것이 좋습니다.
규칙 1에서 얼굴이 손으로 가려지면 좋지 않은 이미지라는 것을 배웠습니다. 이는 선글라스, 얼굴 반짝이 및 기타 이물질에도 적용됩니다. 의상 금지. 이러한 것들은 종종 돌연변이를 일으킵니다. AI는 이미 의상과 안경이 무엇인지 알고 있으므로 나중에 이러한 종류의 의상과 안경을 요청할 수 있습니다.
까다롭게 하세요. 나쁜 데이터를 학습시키면 걸러내기 어렵기 때문입니다. 더 적은 것이 더 많은 것이 아니라 품질이 더 중요한 문제입니다. 여러분이 로봇이고 이 사진들이 실제로 같은 사람의 사진인지 헷갈린다고 상상해 보세요. 이 점에 집중하세요.
팁 #3 - 조명에 '지방'이 있는지 확인하세요.
그림자와 빛은 메이크업만큼이나 얼굴이 날씬해 보이는 착각을 불러일으키고 얼굴 윤곽을 또렷하게 만들 수 있습니다. 모든 사진에서 인물의 체중이 거의 같은 것처럼 보이나요? 특정 섀도나 드레스로 인해 10파운드가 더 나가거나 얼굴이 더 둥글거나 얇아 보일 수 있습니다! 이러한 경계선( images)이 있다면 버리세요.
어떤 각도에서 얼굴 특징이 다른 사진보다 더 선명하거나 둥글거나 크거나 작아 보이나요? 그런 사진은 버리세요.
어둡거나 흐릿하거나 인물이 다른 사진들과 다르게 보이는 사진은 피하세요. 전문 모델 제작자는 모든 사진을 Lightroom으로 가져와서 모든 이미지의 색상을 보정합니다! 꼭 이렇게 할 필요는 없지만 최고 중의 최고는 그렇게 합니다.
팁 #4 - 직접 자르기 images
수동으로 지방을 다듬고 초점을 설정합니다: 얼굴이 너무 멀리 떨어져 있으면 소프트웨어가 images 을 자동으로 자르기 때문에 필수는 아닙니다. 품질에 관심이 많은 분이라면 직접 1:1 자르기를 하는 것도 좋은 방법입니다.
images 링크는 512×512 이상의 선명한 이미지여야 합니다. 정사각형, 1:1 사진이 가장 적합합니다.
팁 #5 - 특별한 게스트 없음
항상 이미지당 한 사람만 업로드하세요: 캡션에 다른 두 사람으로 설명하더라도 한 이미지에 여러 사람의 사진을 업로드하지 마세요. 이는 훈련에 방해가 됩니다. 여러 모델을 만들 수 있으므로 한 가지에 초점을 맞춘 모델을 만드는 것이 가장 좋습니다.
사진에 여러 사람을 추가하려면 Inpaint 대신 을 사용하세요.
이 예시를 살펴보겠습니다:
고객의 모델 닮은꼴을 개선하는 작업을 돕던 중 "사람 이름 헤드샷"이라는 캡션이 있는 것을 발견했습니다.
우리가 로봇이고 이 캡션을 문자 그대로 받아들인다면, 사람의 모든 사진에는 얼굴 옆에 (융합된?) 개가 있어야 한다는 사실을 방금 배웠습니다. (저주받은!)
모든 인물 사진이 같은 시간, 같은 공간에서 같은 조명으로 촬영되나요? 그러면 매우 딱딱한 모델이 될 것입니다. 이를 '오버트레이닝'이라고 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 배경을 제거하고 조명 조건을 달리하는 방법은 그림 A의 참고 사항을 참조하세요.
어떤 것도 당연하게 생각하지 마세요. 스테이블 디퓨전을 혼동하거나 속일 수 있는 사진은 자세히 설명하고 삭제하세요.
팁 #6 - 배경을 유연하게 만들기
배경을 다양하게 유지하거나 완전히 제거하세요.
모든 사진의 배경이 동일한 경우 다른 결과를 표시하기가 매우 어렵습니다. 다른 사진을 사용할 수 없는 경우 먼저 사진의 배경 제거 명령을 사용하는 것이 좋습니다.
배경이 있나요?
예를 들어, 모든 사진이 침실에 있는 경우 모든 이미지에 대해 여러 개의 steps 을 '학습'한 AI가 침실에 대해 '사이버펑크 우주선 배경'과 같은 메시지를 표시하기가 더 어려워집니다.
팁 #7: images 캡션 체계적으로 작성하기
캡션은 프롬프트가 아니므로 캡션 안에 명령을 추가하지 마세요.
매우 인기 있는 NSFW 모델과 다양한 LoRA를 작업한 팀에게 물어보니 놀랍게도 만족할 때까지 평균 6시간 동안 캡션 작업을 하고 지속적으로 균형을 조정하고 재구축한다고 답했습니다. 와우! 꼭 그렇게 할 필요는 없지만, 인기 있는 모델에 얼마나 많은 작업이 들어가는지 보여주기 위해서입니다.
C옴마와 마침표는 괜찮습니다. 캡션에 다른 문장 부호를 사용하지 마세요. 명령어나 ((가중치)) 또는 [[부정]]을 추가하지 말고 자연어를 사용하세요.
여러분이 가장 좋아하는 안정된 확산 모델은 각 이미지에 매우 정밀하게 태그가 지정된 공들인 캡션입니다. 최고의 모델 제작자는 render 결과를 연구하고 데이터 세트의 나쁜 사진을 나쁜 결과의 원인으로 지목하고 다시 훈련합니다. 이런 마음가짐을 가지고 있다면 목표를 달성할 수 있습니다. 그렇지 않으면 모든 모델이 훌륭할 것이고 특정 모델 간의 품질 차이가 분명히 존재할 것입니다.
77개 이상의 토큰을 사용하지 마세요. 토큰은 스테이블 디퓨전이 사용자의 프롬프트를 이해하기 위해 사용하는 단어 또는 단어의 일부입니다. 이 주제 자체는 자체 가이드가 필요합니다. 이 튜토리얼의 목적상, 프롬프트가 두 문단으로 구성되지 않는다면 괜찮을 것입니다. 2~3개의 설명적이고 명확한 문장을 목표로 하세요.
캡션이 앞으로 어떤 메시지를 표시할 것인지에 맞춰 작성하세요. 갈색 머리에 대한 메시지를 표시할 경우 갈색 머리라는 단어를 캡션에 넣어야 합니다. 그렇지 않으면 해당 토큰에 대한 기본 모델에서 편견을 강하게 끌어낼 수 있습니다.
각 이미지를 하나씩 카탈로그화해야 합니다. 업로드할 때 /카탈로그 뒤에 캡션을 추가하여 사진에 캡션을 제공하고 나중에 카탈로그 시스템에서 다시 편집할 수 있습니다. 모델을 만들기 전에 모든 캡션을 한 번 더 확인할 수 있습니다.
태그 관리자 - 전문 캡션 작성자를 위한 기능
먼저 스프레드시트에 상대방의 외모에 대한 설명을 적어두는 것이 좋습니다. 코가 독특한지, 얼굴이 하트 모양인지 삼각형에 가까운지, 이목구비가 더 남성적인지 아니면 부드럽고 동그란지? 이런 것들을 적어두는 것이 중요합니다. 머리 색깔, 눈 색깔. 고유한 특징과 사진 속 상황에 대해서도 생각해 보세요. 아래 사진의 무료 태그 관리 소프트웨어를 사용하면 체계적으로 정리할 수 있고, LoRA의 품질이 기대했던 것과 다를 경우 균형을 맞출 수 있는 명확한 전투 계획을 세울 수 있으므로 권장합니다.
최고의 모델 제작자들은 놀라운 작업을 위해 고생하는 사람들입니다. 인스타그램에 사진 몇 장을 올리고 3분 만에 로라를 받을 수도 있지만, 기대치를 올바르게 설정하고 싶습니다. 좋은 모델을 만들기 위해서는 훌륭한 큐레이션, 디테일에 대한 관심, 규율이 필요합니다. 첫 번째 모델은 약간 어긋날 수 있다는 것을 예상해야 합니다.
팁 #8 - 데이터 집합의 균형 맞추기
좋은 images 을 고르는 것은 쉬웠습니다. 태그를 지정하는 것이 더 어려웠습니다. 이제 가장 어려운 부분이 다가옵니다: 작업의 균형을 맞추는 것입니다.
그림 A를 다시 보세요. 인공지능에게 이 사람이 미친 표정을 8/10번 짓는다고 말했을 때의 부가적인 효과를 생각해 보세요. 그렇다면 일반적인 상황에서는 80%의 시간 동안 미친 표정을 지어야 하나요? 이 10개를 제출하면 images 우리가 훈련을 통해 강화하는 것이 무엇인지. 여기서 평균 합계는 불균형합니다. 매우 까다롭게 선택하세요!
FAQ: 머그샷과 바디 포즈는 몇 퍼센트를 차지해야 하나요?
신체 포즈와 신체 모양이 중요한 경우 전신 또는 전체 물체 사진 6장 + 가슴 위쪽에서 촬영한 중간 크기 사진 10장 + 클로즈업 사진 10장을 사용하세요. 그렇지 않으면 헤드샷에만 집중하세요.
모델을 사용해 본 후 각 이미지, 캡션, 다른 images 의 가중치가 결과에 어떤 영향을 미쳤는지 생각해 보세요. 프롬프트는 정확하지만 이미지가 약간 어긋나면 카탈로그에서 images 을 제거하고 균형이 맞을 때까지 모델을 다시 만들어 보세요. 요리하는 것과 비슷하지 않나요?
- 가장 유연한 결과를 얻으려면 세련된 아바타에 가장 적합한 안정적 확산 15를 선택하세요. 이 옵션은 "딥페이크" 실제 인물을 만들 때 원하는 것이 아니며, 페어링하는 기본 모델에 따라 많이 구부러집니다.
- 실제 사람을 위해 미세 조정된 모델 Realistic Vision 51을 선택할 수 있지만, 먼저 해당 모델에서 캡션 중 하나를 실행하여 편견을 파악하세요. "빨간 머리 여자"가 예상했던 것과 비슷하게 생겼나요? Deliberate2에서는 그 여성이 완전히 다르게 보일 것이므로 편견을 파악하고 올바른 모델을 선택하세요. 단, 다른 아트 스타일에는 유연성이 떨어질 수 있다는 단점이 있습니다.
팁 #9 - 기본 모델 편향 파악하기
각 기본 모델에는 남성과 여성이 어떻게 생겼는지에 대한 편견이 있습니다.
가슴 크기, 코 모양, 머리카락 style, 피부색. 여성의 입술의 충만함. 창문의 피크가 나타나는 빈도. 보조개. 모든 기본 모델에는 이러한 것들이 언제 나타날 가능성이 완전히 다릅니다.
먼저 LoRa 없이 타겟 프롬프트를 시도하여 작업 중인 것을 확인하는 것이 좋습니다. 가중치 없이 모델을 추가하면 모델에 0.7(최대 2)의 영향을 미칩니다. 가중치와 프롬프트를 조정하여 최종 결과에서 편향성을 제거하세요.
즉, "갈색 머리의 초상화"를 작성했는데 Realvis51이 Stable Diffusion 1.5보다 유럽인 images 을 더 많이 학습한 경우 결과 이미지가 동양인보다 덜 아시아인으로 표시됩니다. 갈색 머리나 동양인이 어떻게 생겼는지에 대한 객관적으로 완벽한 결과는 없습니다. 예를 들어 아시아인은 남아시아인을 더 많이 의미할 수 있습니다. (더 어두운 피부)
교육은 이러한 편견을 인식한 다음 편견을 극복하도록 캡션과 메시지를 제공해야 합니다. 일부 기본 모델은 편견을 극복하기가 더 어렵습니다.
일부 모델은 다른 모델보다 프롬프트하기가 더 어렵습니다. 따라서 런타임에는 모델이 괜찮을 수 있지만 앞서 언급했듯이 모델과 편향성에 따라 가중치와 프롬프트도 조정해야 할 수 있습니다.
팁 #10 - 토큰 및 프롬프트 최적화하기
로라 제작의 마지막 단계, 돌아갈 수 없는 지점
LoRA가 구축되면 이를 변경할 수 있는 방법이 없습니다. 하지만 동일한 데이터 세트로 새로운 LoRA를 학습시킬 수는 있습니다. 저장된 카탈로그는 버리지 않습니다 images.
images 을 5개 이상 선택한 상태에서 머리글에서 로라 훈련하기 또는 바닥글에서 로라 만들기를 클릭합니다. 둘 다 동일한 작업을 수행합니다. 교육이 시작되기 전에 몇 가지 메뉴 옵션이 표시됩니다.
만들기를 클릭하기 전에 완료해야 할 체크리스트 Concept:
- 친근한 이름 - 참고용이며 이미지에 영향을 미치지 않습니다.
- concept 이름은 아직 결정할 수 없습니다. 친근한 이름에 몇 개의 숫자를 더한 이름이 되므로 친근한 이름을 짧게 유지하세요.
- 토큰 - LoRa의 트리거 단어가 아닌 주제를 나타내는 고유 단어입니다. 스테이블 디퓨전이 알고 있는 다른 단어와 혼동할 수 없는 암호화된 이상한 단어여야 합니다. 좋은 트리거는 yxheehgge입니다. 나쁜 트리거는 수잔, 롤라, 리타입니다. 그것들은 이미 의미가 있습니다.
- 프롬프트 - LoRA를 사용하기 위한 활성화 문구이며, 반드시 반복해야 하며 가장 중요한 것은 방금 만든 토큰 단어를 포함해야 한다는 것입니다.
- 기본 모델을 잊지 마세요. 기본 모델은 모델의 유연성에 가장 큰 영향을 미칩니다. 이에 대해서는 팁 9의 편향성 정보를 참조하세요. 목표에 맞는 모델을 만들 때까지 여러 버전의 모델을 만들 수 있습니다. 실험에 대한 불이익은 없습니다. 풀다운 메뉴의 이름이 익숙하지 않은 경우 모델 페이지에서 해당 이름을 검색하여 미리 보기를 확인하세요.
중요: 프롬프트 필드는 로라를 활성화하기 위해 작성하게 될 내용입니다. 이 문구를 잊지 마세요. 지금 바로 적으세요. 이것이 바로 활성화입니다.
거의 다 끝났습니다!
다음은 어떻게 되나요? 시스템이 모델을 빌드하고 트리거 또는 Concept 이름을 다시 제공합니다. 이 시점에서는 아직 모델의 이름이 없으므로 사용할 수 없습니다. 미세 조정 메뉴에 이름이 나타날 때까지 기다리세요.
이에 대한 자세한 내용은 위의 둘러보기 섹션에 설명되어 있습니다(미세 조정 다이어그램 참조).
로라 사용 방법
- 교육한 대로 프롬프트 섹션을 한 단어씩 정확하게 반복합니다(위의 Concept 구성 화면 참조).
- 프롬프트에서 concept 을 반복합니다. LoRA에 내장되어 있지 않습니다. (몇 시간이 걸립니다.)
- guidance:7 - 인공지능이 내 아이디어를 얼마나 엄격하게 따라야 하는지 설정하세요. 최대값은 20으로 매우 엄격하고 0이면 소름 끼치는 수준입니다.
- Correct: a photo of zhzhzy person <happyguy134> <realvis51>
- Wrong: a photo of Susan, a brunette <happyguy> (did you train the word brunette or Susan? is it in the token or config prompt? if you don’t specify the base model, it will look like an illustration
겸손한 LoRA 트레이너 서버에 친절하게 대해주세요.
전 직원이 디젤 포드 F150을 몰면서 세탁비를 낮추기 위해 Save The Earth 스티커를 붙이는 호텔처럼 들릴 위험이 있지만, LoRA를 훈련시킬 때마다 컴퓨팅 비용이 발생하고, LoRA를 만들 때마다 (여러분이 아닌 Graydient 에게) 컴퓨팅 비용이 발생하므로 다른 사람들에게 이 제품을 저렴한 가격에 제공할 수 있도록 이 리소스를 책임감 있게 사용해 주세요. 의도하지 않는 한 빌드를 스매싱하지 마세요.
문제 해결
내 LoRA에서 1시간 이상 '대기 중'이라고 표시됨
안타깝게도 이는 프로세스가 실패했음을 의미할 수 있습니다. images 을 줄여 다시 시도하고 캡션에 특수 문자가 없는지 확인하세요.
현실적인 모델: 내 LoRA가 나나 피사체와 닮지 않았습니다.
준비
처음 오신 분이라면 클럽에 오신 것을 환영합니다! 여러분은 LoRa를 처음 만든 사람에서 이제 LoRa를 처음 최적화하는 사람이 되었습니다. 데이터 세트, 캡션, 프롬프트 및 구성을 면밀히 검토한 후 다시 시도해야 합니다. 올리비오 사리카스가 이에 대한 훌륭한 동영상을 제작했으며, 이 페이지에 이미 많은 조언이 나와 있습니다. 동영상에 나오는 대부분의 기능은 4X Ersgan 업스케일러(기본 제공 기능)를 포함하여 저희 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
무게
You can control how much or how little to enforce the training with weights. The default weight of a LoRa is 0.7. So <mustacheguy:0.8> is 1x more influential, and <mustacheguy:0.6> lowers it by 1x. If you get blue squares, tuning this helps.
옵션
If the base model <realvis51> isn’t a good fit, try other realistic base models like <natural-sin> from our models page. Click models at the top of your webui and filter by realistic for hundreds of possibilities.
렌더링할 때 "처리되지 않음"과 같은 오류가 발생했습니다.
포즈나 효과, 배경과 같은 사용자 지정 모델과 다른 LoRa를 함께 사용하는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 모델이 새 것이거나 올바르게 설치되지 않았을 수 있습니다. VIP 지원 채팅으로 문의해 주시면 최대한 빨리 해결해 드리겠습니다.
자주 묻는 질문
LoRaMaker.ai는 강력한 컴퓨터를 대여하거나 사용할 필요 없이 브라우저에서 맞춤형 안정적 확산 모델을 훈련할 수 있는 웹 애플리케이션입니다. 기술 지식이 필요하지 않습니다. 사용하기 매우 쉬우며 며칠이 아닌 몇 분 안에 모델을 생성할 수 있습니다. 모델은 Graydient 클라우드에 저장되며, Graydient AI 아트 제작 앱으로 가져올 수 있습니다. 다른 서비스와 달리 150장의 사진에 대해 요금을 청구하지 않고 돈을 가지고 도망가지 않습니다. Graydient 패스 멤버십으로 개인 모델로 images 을 무제한으로 만들 수 있으며, refine 로 이동하여 모델을 재교육할 수 있습니다.
LoRA는 '저순위 적응'의 약자로, 특정 인물의 닮은꼴과 같은 작은 특정 데이터 세트를 학습시켜 런타임에 안정적 확산 미세 조정 모델과 같은 큰 모델과 함께 사용하는 데 사용되는 기술입니다.
상황에 따라 다릅니다!
5개의 images 를 업로드하고 3분 이내에 사람을 닮은 이미지를 얻은 다음 다른 아트 스타일과 페어링하여 images 을 즉시 만들 수 있습니다. 이 작업은 매우 쉽습니다.
실제 얼굴을 훈련하여 그 사람의 실제 사진을 더 많이 만들려면 그 사람이 이미 얼마나 닮았는지에 따라 안정된 확산 편향이 달라집니다. 얼굴을 훈련하려면 남성, 여성, 입술, 머리카락, 실제 모습에 대한 많은 가정이 있는 '기본' 모델을 사용하여 색상 대비와 채도까지 세밀하게 설정해야 합니다. 아마추어 모델 제작자는 곧 기묘한 계곡에 빠져 좌절하게 될 것입니다. 그런 사람이 되지 마세요.
예를 들어, 여기 10개의 교육 images 중 2개만 사용할 수 있는 교육이 있는데, 그 이유를 알고 계십니까? 저희가 가르치기 때문입니다.

포함되어 있습니다: 훌륭한 모델 제작자가 되는 데 도움이 되는 광범위한 무료 교육 가이드를 제공합니다. 실험하고 올바른 공식을 찾으려면 많은 시간이 필요합니다. 최소 한 시간 이상.
PLUS 요금제 회원은 얼리어답터 베타 기간 동안 무제한으로 모델을 만들 수 있습니다.
소매 가격은 아직 발표되지 않았지만 모든 PRO 및 PLUS 회원에게 일부 무료 모델 생성 계층을 제공할 계획입니다.
이번 비공개 베타 기간 동안 컴퓨팅 비용을 연구하고 있습니다. 가격은 경쟁력 있게 책정될 것입니다.
- 모델당 최대 (200)개 images 까지 훈련하고, 각 이미지는 100개 steps 로 훈련합니다.
- 현재 steps/epochs의 양은 사용자 지정할 수 없습니다. 추후 제공될 예정입니다.
- 데이터 집합의 최소 images 개수는 (5)개입니다.
- 직접 images 을 업로드할 수도 있고, 앱에서 렌더링된 AI images 로 모델을 학습시킬 수도 있습니다.
- 실제 사진과 AI 렌더링을 모두 조합하여 사용할 수 있습니다.
- 브라우저를 열지 않고 PirateDiffusion 에서 직접 데이터 세트를 로드할 수 있습니다.
- 모델 라이브러리에 저장된 사용자 지정 트리거와 토큰을 정의할 수 있으므로 매번 입력할 필요가 없습니다.
- Graydient 드라이브는 데이터 세트에 영구적인 저장 공간을 제공하므로 언제 어디서나 스마트폰에서 바로 모델을 훈련하고 개선할 수 있습니다. 길거리, 기차 안, 욕조에서 찍은 사진으로 즉시 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
언제든지 모델을 삭제하고 재교육할 수 있으며, 동일한 모델을 만들어 비교하는 것이 가장 좋습니다.
이 서비스는 "있는 그대로" 사이트보다 더 많은 control 을 제공합니다. 모든 이미지를 완벽하게 조정할 수 있습니다.
다른 서비스와 달리 시작과 끝의 모든 과정을 control 에서 직접 관리합니다. 좋은 입력과 좋은 프롬프트가 좋은 결과를 결정합니다.
이는 환불 불가 조항이 있고 자신과 비슷할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있는 150개의 사진을 사용해야 하는 소위 '아바타' 또는 '헤드샷' 서비스와는 정반대입니다. 이 문제를 직접 해결하고 가장 신경 쓰는 메시지를 원하는 상황과 스타일로 작성할 수도 있습니다.
초보자가 모델을 만드는 방법, 사진 태그 지정 방법, 모델에게 메시지를 보내는 방법을 배울 수 있는 좋은 곳입니다. 자세한 튜토리얼을 확인하여 멋진 모델 만들기를 시작하세요.
이 모델 선택은 지금 바로 출시됩니다:
- Natural Sin – <natural-sin>
- Realistic Vision 5.1 – <realvis51>
- Juggernaut Final – <juggernaut>
- Dreamshaper 8 – <dreamshaper8>
- I can’t believe it’s not photos – <icb-seco>
- RPG 5 – <rpg5>
- Anything V3 – <av3>
- Deliberate 2 – <deliberate2>
- Deliberate 3 – <deliberate3>
- NextPhoto 3 – <nextphoto3>
- Epic Realism 3 – <photogasm>
- Protogen Sci-fi – <proto58-scifi>
- Protogen Real – <proto53-real>
- Analog Diffusion – <analog>
- OpenJourney 4 – <openjourney>
더 많은 기능을 추가하고 있습니다. 귀하의 Graydient 멤버십에는 실제로 4,500개의 모델이 사전 설치되어 있으므로 최상의 결과를 위해 현재 가장 호환성이 높은 모델만 소개합니다.
지금은 아니지만, 기본 모델과 하나 이상의 LoRA에서 시작할 수 있는 등 여러 가지 혁신적인 교육 기능을 추가하는 것이 흥미롭습니다. (이 부분은 어렵고 몇 달이 걸릴 것이므로 출시를 더 이상 늦추고 싶지 않았습니다.)
사용 사례에 맞는 요금제를 선택하세요. Graydient. 로라메이커는 이제 이미지 제작 소프트웨어와 함께 번들로 제공됩니다. 플러스 요금제는 무제한 images 및 렌더링을 제공합니다!
이 소프트웨어를 사용함으로써 귀하는 당사의 이용약관에 구속됩니다.
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Graydient 팀의 공동 창립자인 야니에르 곤잘레스와 토마스 락너는 이전에 Destructoid.com과 Classic.com과 같은 웹사이트를 설립한 바 있습니다. 저희는 멋진 것을 만드는 것을 좋아하는 독립 웹 개발자로, 사용자의 데이터를 제3자와 공유하거나 사용자의 개인 데이터( images )로 자체 모델을 훈련하거나 어떤 방식으로든 배포하지 않습니다. 보다 자세한 내용은 개인정보처리방침을 참조하세요.