정규화 O

subject 중심 학습(특정 subject를 다양하게 뽑는것 중시)

기존 모델과 잘 융화됨

과적합 위험 낮음

정규화 X

유사도 중심 학습(무조건 학습 이미지와의 유사도만 따짐)

기존 모델과의 거리가 멀어짐

과적합 위험 높음 따라서 다양하고 많은 데이터셋 권장

정규화 이미지를 학습할 필요가 없어서 빠름

정리

특정 캐릭터 학습하고 화풍, 구도 등을 다양하게 표현  -> 정규화 O

데이터셋 크고 디테일까지 매우 유사하게 학습  -> 정규화 X

참고로, prior_loss_weight 가중치를 조절하면 정규화O, 정규화 X사이의 결과도 얻을 수 있음

개인적으로 캐릭터를 뽑는걸 중요시해서 정규화 있는걸 선호함

그리고 유사도에 매우 민감한데 데이터셋이 수백 수천정도로 엄청 많지 않다면 아예 정규화 끄고 파인튜닝하는거 보다는  prior_loss_weight 가중치 줄이는걸 추천함