Krea 2용 LoRA가 Train 도구에 도입됩니다

Krea Train은 창작자가 모델에 반복 가능한 시각 언어를 가르칠 수 있게 합니다: 브랜드 스타일, 캐릭터, 제품, 재료 연구 또는 개인 주제 등입니다. 우리는 이 워크플로우를 Krea 2에 더 가깝게 가져오고 있습니다.

Krea 2 LoRA 학습은 Train 내에서 비공개 베타로 시작됩니다. 베타 기간 동안 선정된 창작자와 팀은 Krea 2 Medium과 Krea 2 Large용 LoRA를 학습시키고, 이를 Image에서 사용하며, 학습된 스타일을 비공개로 유지할지 공개 LoRA로 만들어 다른 사람들이 발견하고 재사용할지 선택할 수 있습니다.

공개 LoRA란?

LoRA는 집중된 데이터셋으로 학습된 경량 맞춤 모델입니다. 특정 룩, 객체 또는 캐릭터를 매번 긴 프롬프트로 다시 작성하는 대신, 한 번 학습시켜 생성 시 스타일 레이어로 재사용할 수 있습니다.

공개 LoRA는 같은 개념이지만 공유가 가능합니다. 학습된 LoRA는 개인 또는 작업 공간용으로 비공개로 유지하거나, 선택한 LoRA를 공개하여 협업자, 커뮤니티, 미래 Krea 워크플로우가 동일한 시각 정체성을 기반으로 작업할 수 있게 할 수 있습니다.

Krea 2 LoRA가 중요한 이유

Krea 2는 더 강력한 취향 제어, 선명한 이미지 품질, 프롬프트와 시각 참조 간의 유연한 관계를 위해 설계되었습니다. LoRA 학습은 가장 중요한 것에 대한 지속적인 기억이라는 또 다른 층을 추가합니다.

디자이너에게는 제품 라인이나 캠페인 스타일일 수 있고, 영화 제작자에게는 캐릭터나 세계관 처리일 수 있습니다. 건축 또는 인테리어 팀에게는 재료 팔레트, 렌더링 언어, 사무실 전용 프레젠테이션 스타일일 수 있습니다. 핵심은 단순히 좋은 이미지를 생성하는 것이 아니라 시각 시스템을 재사용 가능하게 만드는 것입니다.

학습할 수 있는 것

Krea Train은 여러 일반적인 학습 의도를 지원합니다:

• 스타일: Krea에 시각적 처리, 일러스트레이션 언어, 재료 품질, 조명 접근법 또는 브랜드 룩을 가르칩니다.
• 캐릭터: 인물 또는 가상의 캐릭터를 포즈, 장면, 프롬프트 전반에 걸쳐 더 일관되게 유지합니다.
• 객체: 제품, 소품, 가구 또는 디자인 객체를 새로운 맥락에서도 보존합니다.

Krea 2 LoRA 학습은 스타일, 캐릭터, 객체 모드를 지원합니다. Krea 2 Medium과 Krea 2 Large는 이미지 학습 모델로 연결되어 있으며, 모델별 학습 설정은 Train 워크플로우에서 처리됩니다.

베타 작동 방식

흐름은 의도적으로 간단합니다: 집중된 이미지 세트를 업로드하고, 학습할 항목을 선택하며, 필요 시 캡션을 검토하거나 추가하고, 학습 작업을 시작합니다. LoRA가 준비되면 Train 내 다른 스타일과 함께 나타나 생성에 사용하거나 데이터셋을 재사용, 커버를 업데이트하거나 가시성을 관리할 수 있습니다.

최소 데이터셋은 작지만, 양보다 질이 중요합니다. 동일한 주제, 스타일 또는 객체를 반복하는 더 깔끔한 이미지 세트가 크고 혼합된 데이터셋보다 모델을 더 명확히 가르칩니다. 이미지 제한은 요금제에 따라 다를 수 있으며, Train은 업로드 과정에서 활성 제한을 표시합니다.

기본은 비공개, 선택 시 공개

학습은 창작 팀의 실제 작업 방식을 존중할 때 가장 유용합니다. 일부 LoRA는 비공개로 유지되어야 합니다: 클라이언트 컨셉, 내부 브랜드 시스템, 미공개 제품 또는 개인 주제 등. 다른 LoRA는 공유할 때 더 좋습니다: 공개 아트 스타일, 재사용 가능한 커뮤니티 프리셋, 동일한 시각 어휘로 팀이 창작할 수 있도록 돕는 모델 등.

그래서 Train은 가시성을 명확한 선택으로 유지합니다. LoRA는 비공개로 유지하거나 준비가 되었다고 판단되면 공개할 수 있습니다.

접근 및 이용 가능성

Train은 현재 모델 학습 권한이 있는 유료 Krea 사용자에게 제공됩니다. Krea 2 LoRA 학습은 더 제한된 베타로, 자격이 있는 사용자와 작업 공간은 Train 모델 선택기에서 Krea 2 Medium과 Krea 2 Large를 볼 수 있습니다. 우리는 베타를 통해 품질, 캡션, 학습 기본값, 안전 검사, 대기열 동작, 그리고 더 많은 창작자가 사용할 때 공개 LoRA가 어떻게 느껴져야 하는지 테스트하고 있습니다.

접근성이 확대됨에 따라 목표는 명확합니다: 맞춤형 Krea 2 모델을 더 쉽게 학습하고, 재사용하며, 워크플로우를 기술적 작업으로 만들지 않고 공유하는 것입니다.