본문은 이미지 생성 모델 학습 과정에서 LoRA(Low-Rank Adaptation) 훈련의 중요성을 설명합니다. 기본 모델 훈련은 텍스트와 이미지 간의 관계를 학습하는 과정이며, LoRA 훈련은 기존 모델을 기반으로 특정 스타일이나 요소를 추가하는 방법입니다.
LoRA 훈련 시, 캡션에 명시하지 않은 요소는 LoRA가 학습하게 되므로, 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있습니다. 완벽한 캡션은 불가능하며, 일부러 불완전한 캡션을 활용하여 모델의 유연성을 높일 수도 있습니다.
텍스트 인코더(TE)는 훈련 여부에 따라 새로운 단어를 토큰으로 분리할 수 있으며, 이는 모델의 성능에 영향을 미칩니다. LoRA 훈련 전략을 세우고 데이터셋을 분석하여 원하는 결과를 얻는 것이 중요합니다.