Stable Diffusion의 학습기법 Dreambooth,Textual Inversion,LoRA 개념과 원리 알아보기

들어가며 LoRA를 비롯한 Stable Diffusion 모델의 학습기법(fine-tuning)에 대해 톺아본다 우리는 이미 Dreambooth 및 Textual inversion과 같은 학습 기법이 있다. 그렇다면 LoRA의 가장 큰 장점은 무엇일까? LoRA는 파일 크기는 작지만 효과적으로 모델의 스타일을 변경할 수 있다. Dreambooth | 대용량 모델 파일(2~7GB) 생성, 강력하다. 최소 12GB VRAM이 필요. Textual Inversion | 작은 용량의 모델(약 100KB) 생성, 많은 작업을 수행하지 않는다 LoRA | 파일 크기 (2-200MB) 정도이며 그 능력이 괜찮다. 최소 8GB VRAM이 필요 👀 학습기법(fine-tuning)이란? 기존 학습 모델(pre train..

2024.01.11