학습할 때 문제점 중 하나가 개념 몇 개가 의도치 않게 섞이는 거잖아? 캐릭터 여러 개가 섞여버린다던가 캐릭터에 그림체가 붙어버린다던가
가장 단순하고 강력한 해결책은 그냥 데이터셋을 수만 장 만들어서 때려박는 건데 이건 너무 귀찮고
저렇게 되는 이유는 수십 장에 걸쳐 동일한 태그 쌍이 중복되어 있어서 unet이 각 개념을 구분하는 데 실패하는 거니까...
캐릭터 몇 개로만 이루어진 그림체를 학습한다고 쳤을 때 목표 그림체 말고도 중복된 캐릭터들에 대한 다른 그림체 데이터셋을 추가로 집어넣으면 캐릭터/그림체를 unet이 각 개념을 구분지을 수 있으니 문제를 해결할 수 있지 않나...
하지만 테스트하기 귀찮죠?
