사용자가 Ideogram4 작업 흐름을 개선하여 LoRA 지원을 구현하고 오류를 수정했어요. LoRA를 주 모델과 언컨디셔널 모델 모두에 적용해야 예측 불가능한 결과와 아티팩트를 방지할 수 있어요. AIToolkit 디스코드 커뮤니티의 도움을 받아 노드 이동, CFG 수정, 스케줄러 변경 등의 개선 사항을 적용했어요.
개선된 작업 흐름은 Pastebin 링크를 통해 공유되었으며, KJ의 프롬프트 빌더 노드와 Gemma 4 시스템 프롬프트 사용 예시도 포함돼 있어요. AIToolkit은 자동 캡션 및 바운딩 박스 조정 기능을 제공하여 LoRA 학습을 용이하게 해요.