1. DCGAN (데이터셋과 동일한 이미지)

   1. 목표 : 똑같이 데이터셋 만들어버림

2. SD (테스트 이미지 생성)

   1. Image-to-Image(I2I) → 일상 이미지 업로드 → 자동으로 LoRA , Dreambooth fine-tuning → 일상 + 명화스타일 → 새로운 이미지 생성

학습 파이프라인 (LoRA - 파인튜닝 = 스타일을 학습하는애)

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데이터 준비 → 데이터 전처리(리사이징) → LoRA 학습 → LoRA가중치

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생성 파이프라인

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LoRA 가중치 + SDXL 모델 → ControlNet(Canny, depth, pose) → 학습 → SDXL 모델 생성

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Dreambooth : 모든 가중치 전면적 수정 → gpu 사용량 큼

: 노현지 작가의 어떤 작품처럼 만들어줘 → 노현지 작가라는 스타일을 따로 학습

손단하 작가의 작품을 학습 → 손단하의 스타일 학습

LoRA → 부분적 가중치 수정 → gpu 사용량 적음

: 모든 데이터셋의 공통적인 스타일 학습 → 민화풍, 명화풍 지브리풍

Dreambooth 기반의 LoRA → gpu → 손단하 작가의 스타일은 적용 / 어떤 작품처럼은 안됌

손단하풍