원래 정석은 정규화 이미지와 학습할 이미지를 손실함수로 연산하고 학습 이미지 loss와 + 정규화 이미지 loss를 더해서 이 값을 gradient decent로 계산해야하는데  kohya_ss 드림부스는 그냥 학습 이미지 따로, 정규화 이미지 따로 따로 loss 구하고 학습시킴
근데 이게 학습 결과에 얼마나 영향을 미치는 지는 잘 모르겠네
어차피 덧셈 연산이라서 상관은 없으려나