https://youtu.be/7Lxdk89W2K0

이 영상 참고


name : pt파일명

initialization text : 학습한 데이터를 하나의 프롬프트에 지정해주는거 

Number of vectors per token : 토큰 수치

예를 들어

이렇게 하면 나중에 학습 끝내고 돌릴때 "terada tera style" 을 프롬프트로 쓸 수 있게됨 create 하면


embeddings 파일 생기면서 안에 pt 파일 생기는데 학습량도 다 저장해서 한번에 학습시키지 않아도 되고 맘에 안들면 그냥 지우면 됨ㅇㅇ

이부분은 이미지 반전시키거나 짤라가지고 학습할 이미지량 늘리는건데 아래꺼 체크하고 경로 지정하고 preprocess 하면 출력됨

source directory : 이미지 경로

destination directory : 출력 후 이미지 경로

이런식으로 나올텐데 이미지 파일명도 프롬프트로 학습하니까 이미지에 알맞는 프롬프트로 바꿔줘야함 딥단부루 기능 추가됐으니 그거쓰면 편할듯

학습시킬 이미지는 모두 512 x 512 크기로 해줘야함

Textual inversion 영상보면서 해보면서 느낀점 - AI그림 채널 (arca.live)

embedding : 학습할 pt 정해주는거

learning rate : 학습률이라는데 잘 모르겠음 벡터수에 따라 0.01~0.005 정도로 지정해주삼

dataset directory : 학습시킬 이미지 경로

max steps : 학습량, 몇번 학습시킬지 정해주는거 15000~30000정도가 적당한데 그림체 단순하면 10000정도만 해도 잘나옴

아래는 로그랑 이미지 사본을 몇스텝마다 저장할지 지정하는거

이제 Train 돌리고 꿀잠자러 가면 됨

texrual_inversion 파일에 저장됨


학습 끝나면 즐기면 된다~

img2img로 뽑는것도 가능