Comfy UI 연구실10 다중 의상 학습부터 최적화까지 데이터셋 구축 및 정리LoRA 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 우수한 데이터셋 구축이 필수적입니다. 데이터의 질이 높을수록 모델이 더욱 정교한 결과를 도출할 수 있습니다.이미지 수집:게임 내 3D 모델을 활용한 스크린샷 캡처예를 들어, Honkai Impact 3rd, Genshin Impact 같은 게임에서는 3D 모델을 활용한 스크린샷 촬영이 가능하며, 이를 통해 보다 정교한 데이터셋을 구축할 수 있습니다.Danbooru/Gelbooru 같은 사이트에서 아트워크 수집특정 캐릭터를 기반으로 검색하여 다양한 스타일의 아트워크를 수집할 수 있습니다.Google 이미지 검색을 활용한 보충Booru 사이트에서 부족한 이미지를 보충하는 데 유용하며, 다양한 팬아트나 공식 아트워크도 포함할 수 있습니다.애니.. 2025. 2. 26. LoRA 트레이닝 초보자를 위한 필수 가이드 데이터셋 준비LoRA 모델의 성능은 학습에 사용되는 데이터셋의 품질에 크게 좌우됩니다. 따라서 고품질의 이미지를 수집하는 것이 중요합니다. 이미지 수집을 위해 다음과 같은 사이트를 활용할 수 있습니다:검색 엔진: Google, Bing, Yandex 등에서 원하는 이미지를 검색하여 수집할 수 있습니다.아트 사이트: DeviantArt, Pixiv, Sketchers United 등 다양한 아티스트들의 작품을 모아놓은 사이트입니다.비디오 공유 플랫폼: YouTube, TikTok 등에서 영상을 캡처하여 이미지로 활용할 수 있습니다.Booru 계열 사이트: Danbooru, Gelbooru 등 태그 기반으로 이미지를 분류한 사이트로, 원하는 이미지의 태그를 통해 효율적으로 수집할 수 있습니다.이미지를 수집할.. 2025. 2. 24. Pandas 실습: 데이터 분석 코로나 데이터 분석코로나 확진자 및 사망자 추이 분석코로나19 팬데믹 동안 확진자와 사망자의 변화를 분석하는 것은 전염병의 확산을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터를 기반으로 시간에 따른 확진자 수와 사망자 수의 변화를 시각적으로 분석하여 전염병의 진행 양상을 살펴볼 수 있습니다.import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 데이터 로드covid_df = pd.read_csv('covid19_data.csv')covid_df['date'] = pd.to_datetime(covid_df['date'])# 시계열 그래프 생성plt.figure(figsize=(15, 8))plt.plot(covid_df['date'], covid_df['new_cases.. 2025. 2. 20. CFG와 샘플러 CFGCFG(Classifier Free Guidance)는 AI 이미지 생성에서 중요한 파라미터입니다. 주요 내용을 설명드리면:기본 개념:텍스트 프롬프트와 생성되는 이미지 간의 일치도를 조절하는 값입니다보통 1에서 20 사이의 값을 사용하며, 기본값은 대체로 7이나 8입니다값의 의미:높은 CFG 값 (예: 12-20): 프롬프트를 매우 엄격하게 따르려고 합니다. 이미지가 더 선명하고 극적이지만, 때로는 부자연스러울 수 있습니다낮은 CFG 값 (예: 1-5): 더 자유롭고 창의적인 해석을 허용합니다. 이미지가 자연스럽지만, 프롬프트와 덜 일치할 수 있습니다중간 CFG 값 (예: 6-11): 대부분의 경우 균형 잡힌 결과를 제공합니다사용 팁:사실적인 이미지를 원할 때는 중간 값(7-8)이 좋습니다아트워크나.. 2025. 2. 7. 이전 1 2 3 다음
