연구자는 279개의 커스드 이모지 스티커 이미지 데이터셋으로 PEFT LoRA를 학습하던 중, 초기 체크포인트(~700 단계)에서 SDXL의 페인팅 스타일을 향상시키는 '황금 지점'을 발견했습니다.
이 지점에서는 SDXL이 더 강렬한 형태, 굵은 획, 더 과감하고 결정적인 구성을 보여주며, 기존 SDXL보다 더 명확한 페인팅 방향성을 제시했습니다.
연구자는 LoRA가 SDXL 자체를 개선하거나 가르친 것이 아니라, 추론 시점에 스타일을 조정하는 효과를 냈다고 분석했습니다.
향후 더 작은 rank의 LoRA를 사용하거나, 새로운 커스드 스타일을 흡수하는 실험을 계획하고 있으며, 관련 코드와 레시피를 공개할 예정입니다.