하이퍼네트워크 학습 데이터는 몇장이 제일 적합하다고 생각함?

일단 수백장 때려넣고 자동생성 딥단부루 태그 그대로 냅두는건 좋은게 아닌게 같음

정말 확실하게 동일한 그림체와 객체를 뽑고싶디면 작가가 그린 동일 인물 사진들 10~50장 모아서

좌우반전 기능 넣고 나온 태그들 확인하며 필요없는건 지우고 꼭 들어갈건 추가해주는 작업하고

학습 돌리는게 가장 최상의 데이터를 뽑는거 같은데...

지금까지 하이퍼네트워크 5만 스텝 하나 10만 스텝 하나 해서 딱 두개밖에 못뽑았긴 한데

80장 그냥 때려박고 5만스텝 한것보다 5장만 엄선해서 좌우반전 시켜 10장 만들고 태그 한땀한땀 넣어서 10만 스텝 돌린게 더 잘나와서 이렇게 생각한거임

추가로 전신샷 나오면 얼굴 말고 하반신 부분도 따로 찍어서 넣는게 좋음? 아니면 여백 남기고 전신을 그대로 집어넣는게 좋음?

지금까진 얼굴쪽만 뽑아서 넣긴 했는데 전신짤들 나오는 애들은 어떻게 해야하나 좀 고민이라서

이미 네 말대로 검증되어 있음. 몇백장의 무더기보다, 고퀄리티의 데이터셋이 무조건 중요하다. 데이터의 퀄리티가 애매한데? 라고 생각이 드는 것들은 무조건 쳐내라는 말들이 어느정도는 상식으로 잡혀있기도 함.

이건 얼굴 그림 뿐만이 아니라 웬만한 그림에 다 적용이 되는 말임. 여백이 있는 쪽이 학습에는 더 좋다고는 하는데, 네가 정말 누끼를 잘 딸 자신이 있으면 뭐, 여백 없이 해도 좋다고 하드라.

지금 대부분 다 드림부스로 넘어간듯 싶지만 지금 나는 하이퍼네트워크도 수박 겉햝기식으로 알음알음 알아가는 중이라서 구체적으로 그쪽이 하이퍼네트워크 학습을 시킨다면 자료료 몇장정도를 어떻게 모을거 같음? 앞으로 만들 데이터 모을 때 참고 좀 하게...

글쎄, 일단 여백을 있이 넣든, 여백을 없이 넣든, 그림 퀄리티 좋은 아티스트의 그림을 함 모은 후, 대충이라도 편집을 거쳐서 오. 이건 좋은데? 생각이 드는 것들을 선별하는 과정을 거침. 뭐, 그냥 쉬운 말로 하면 솎아내기 작업임. 이렇게 솎아내서 남은게 총 몇장. 20장 정도 되면 20장 돌려보고, 30장 정도 되면 30장 돌려보고, 20-30 혹은 그 이상 데이터에서, 짝수 정도 되면 짝수로 돌려보고. 정해진 답 같은 거는 없음. 그 때마다 본인의 감을 믿어야 함.

32장정도로 잡고 전신샷 16장 + 상반신 8장 + 얼굴 8장정도가 맞는듯 확실한건 태그를 넣어서 사진 돌렸을때 적어도 '비슷한 분위기'가 나와야함 전혀 다른게 나오면 전혀 학습이 안되고