# 연구용 떡밥? 요약.
SDXL 뭔가 야한 거라든가? 새로운 개념 학습 잘 안되는거... 복사기로라나 슬라이더로라 개념 적용해서 학습하면 효과 좀 있지 않을까요? ㅋㅋ
근데, 도전해 보기는 귀찮음 ㅠ_ㅜ
누가 대신 연구 시도해줘요~
>> 이미 시도해 봤다면, 어떤 개념 해봤는지 다들 댓글 좀 부탁드려요. 여러 사례들이 궁금하네요.
>> 저도 얼마전에 본적있는데. 일본 예시는, 이미지 외곽선 추가 개념이라던지... 그런것이던데요. 응용 범위는 넓은것 같은데. 뭐가 가능하고 불가능할지 감도 안잡히네요ㅎ
# 요약전 잡썰
SDXL 새로 나왔다고는 들었는데.
SD 1.5 버전때 취미로 이런저런 테스트 해보다 지치고 좀 흥미를 잃어서, SDXL 쪽은 안 건드리고 있었는데요.
뭔가 다들 SDXL 쪽에서 학습 어려움이나, 만족할만한 결과를 못 얻는 것인지? 발전이 느려 보이길래 사이트 여기저기 자료 좀 찾아 봤는데요.
# 복사기 로라 & 슬라이더 로라
- 그중에 일본쪽 사이트에서 "복사기로라" 요거 본적 있는데, 어제? 오늘? 학습갤에도 고맙게 관련 글 올라왔더라고요?
- 타 사이트에서 슬라이더 로라 글도 본적 있는데요.
- 그리고 SDXL 용 POV 인가? 야한 로라도 한번 테스트로 돌려봤고요. 그거 좀 과적합이 되어 있는것 같더라고요? 근데, SDXL 치고는 과적합이라 그런지 고정된 POV 가 나오는 편이었던것 같고요. 1가지 자세만 확인해 봤지만요 ^^
# 연구용 떡밥?
그러다가 문득 이런 생각이 들더라고요.
SDXL 이 야한 거라든가, 새로운 개념 학습에 좀 어려움을 겪는것 같은 느낌이 있다고 하는데요.
슬라이더 로라와 복사기 로라 학습과정의 공통점? 비슷한점을 꼽자면.
기준 모델에서 뽑아낸 이미지는, 당연하게 기준 모델에 학습되어 있는 정보를 바탕으로 뽑아낸 것이니.
기준 모델이 가장 잘 알고, 쉽게 이해 할 수 있다는 가정을 두는것 같고.
예를들어 기준 모델에서 뽑아낸 A 이미지와,
새로 학습할 개념을 A 를 너무 망치지 않는 범위 내에서, A 이미지를 변형해 학습하면.
기준 모델이 잘 알고있는 A 이미지의 변형이니 그 차이 (뭐에 대한 학습을 요구하는지)를 쉽게 이해하지 않을까?
뭐 이런 개념인거 같더라고요?
다른 방식은 기준 모델에서 A 와 B 를 뽑고 학습시켜서, A 와 B 의 차이를 스스로 이해해서 학습해봐라 이런것도 있고요.
텍스트 쪽 학습은 배제하고 U-Net 학습만으로도 어느 정도의 효과가 있다는 점도, 공통점? 비슷한 점이고요.
옛날에 SD 에서 뽑아낸걸로 SD 재학습 시켜도 된다고... 업스케일러 좀 돌리고, 노이즈 좀 없애고 하면 된다고... 학습자료랑 같이 좀 올렸다가.
당시에는 다들 그러면 안된다는 고정관념이 많았는지? 욕도 좀 먹고, 논란되서 글 삭제한 경험이 있는데... 시간 지나니 슬라이더 계열 로라나 여기저기 활용되고 좀 재미 있던데요...
요거 복사기나 슬라이더 같은거 응용해서, SDXL 잘 학습 안되는 개념들을.
POV 로라 처럼 완전히 과적합 시켜서 바로 배포하는게 아니라, 슬라이더 식으로 적당히 개념만 뽑아서 가능하지 않을까 하는 잡생각이 그냥 든다고요.
근데 직접 시도해보기 너무 귀찮음 ㅠ_ㅜ
누가 대신 연구 시도해줭~
