Flux Lora 는 일관된 이미지를 만드는데 꼭 필요하다.
특히 일관된 얼굴의 이미지를 만드는데 있어서 다른 기능들 (ipadapter , controlnet, imgtoimg 등) 을 이용하는 것 보다 훨씬 일정한 캐릭터를 생성하게 해준다. 문제는 이런 Lora는 주로 CIVITAI , Tensor, Hugging face 등 사이트에서 다운 받아 사용하면 되지만 그것은 나만의 독특한 캐릭터가 아니고 나의 취향과 일치 되기가 어려워서 Lora를 구하기가 어렵다. 아니면 그런 사이트 내에서 자체 Lora를 제작하면 되는데 모두 비용이 필요하다.
여기 소개하는 Fluxgym AI 는 Local 컴퓨터에서 VRAM 12G 이상이면 자체 Lora를 만들 수 있게 해준다. 소요되는 시간도 생각보다 많이 걸리지 않는다. 이제 설치하고 자체 Lora를 한번 만들어 보자.
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| Fluxgym 으로 만든 Lora 대표이미지 |
1. fluxgym 설치
- pinokio 앱을 실행한다. ( pinokio 앱 설치 참조 )
- 우측 상단 맨 처음 아이콘 (discover) 클릭
- fluxgym 을 찾아서 클릭
이것을 클릭하면 된다.
fluxgym - 여러가지 파일들을 설치하기 때문에 시간이 좀 소요될 것이다.
- 모든 설치가 끝나면 pinokio 브라우저 하단 부분에 fluxgym 메뉴가 추가된다.
나중에 불필요하면 삭제(쓰레기통 아이콘 클릭)하면 모두 unintall 된다.
fluxgym
2. fluxgym 실행
- 항상 pinokio 앱을 실행하여 pinokio 브라우저에서 fluxgym 을 클릭하면 된다.
flux화면3-1
-. 1번항 : 여기에 입력한 대로 fluxgym/outputs/ 의 하위 폴더를 만들어 준다.
-. 2번항 : Lora를 작동시키는 trigger word 를 입력한다. (예, hart_style_a......)
-. 3번항 : 자신의 가능한 VRAM 선택 : 나는 12 G 선택 하였다.
-. 4번항 : image 한장당 train 하는 step 수이다. 클수록 더 좋겠지만 시간이 더 많이 걸린다. 나는 보통 20 으로 했다.
-. 5번항 : Epochs 이것은 각 이미지당 step 수 만큼 train 을 실행 했을때 1 Epoch 라고 이해하면 된다. 나는 보통 4정도 했다.
-. 6번항 : train 시킬 이미지들을 upload 하는 곳 이다. 가급적 정사각형에 고화질 이미지가 좋은 Lora를 만들어 준다.
-. Expected Training steps (예상 훈련 step 수) 는 이미지숫자x4번x5번으로 계산된다.
fluxgym 화면 3-2
-. 1번항 : training step 이 진행 할 때 해당 숫자만큼 실행 되었을때 training 된 sample 이미지를 보여준다. 대략 200 정도의 숫자면 적합하다.
-. 2번항 : data image는 512 나 1024 로 하면 될것이다. 1024가 더 고 화질일 것으로 예상되는데 결과물은 더 좋은지 잘 모르겠다.
-. 3번항 : Advance options 항목이다.
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fluxgym 화면 3-3 (Advance Options)
결론적으로fluxgym 을 사용하여 Lora를 생성해 사용해 보니 꽤 쓸만한 나만의 Lora를 만들 수 있게 되었고 여러가지 수정을 하면서 더 좋은 Lora 를 만들 수 있었다. Local 컴퓨터에서 이정도로 만들 수 있다는 것은 대단한 일이라고 생각한다. |
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