yanliudesign/mono-color-skill: Monocolor Editorial Print
한 판 또는 두 판의 잉크로 편집 인쇄물을 만드는 Claude Code 스킬. 34KB 산문 지침과 기계 판독 카탈로그 7종, 16개 평가 케이스로 인쇄 디자인의 취향을 결정론적 계약으로 옮겼다.
이미지 생성
Training AI to Paint with Code
이 수채화들은 이미지 생성 모델이 만든 것이 아니다. 언어 모델이 그림을 그려 내는 자바스크립트를 작성했고, 그 코드를 쓰는 방법은 강화학습으로 익혔다.
A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 3: Hyperparameters
r/StableDiffusion 3부작 LoRA 훈련 가이드의 마지막 편. Rank·Alpha·Repeats·LR·LR 스케줄러·Timestep 분포·Optimizer의 역할과 실전 기준값, 오버트레이닝 감지 프롬프트 체크리스트, 정규화 데이터셋의 목적을 정리한다.
A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 2: Captioning
r/StableDiffusion 3부작 LoRA 훈련 가이드의 2편. 캡션이 왜 훈련 신호를 결정짓는가, 무엇을 캡션하고 무엇을 캡션하지 않아야 하는가, 그리고 익스트림 클로즈업의 소유격 결속 기법과 다중 개념 disentanglement까지 정리한다.
A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 1: Dataset
r/StableDiffusion 3부작 LoRA 훈련 가이드의 1편. 데이터셋 준비의 원리와 자주 하는 오해, 각도·해상도·다양성 설계, v0 LoRA로 인공 캐릭터의 데이터 부족을 우회하는 전략을 정리한다.
눈길을 끄는 이미지는 하나의 문제가 아니다
눈길을 끄는 이미지를 예측하고 만드는 연구는 한 덩어리처럼 보이지만 시선과 기억, 미감, 클릭 네 갈래로 갈라져 있다. 그중 예쁨과 클릭은 산업 데이터가 이미 갈라놓은 서로 다른 목적함수다.
トマリぐるぐる / トマリトーク
마우스를 따라 25방향으로 돌아보고 음성에 맞춰 입을 움직이는, 트마리용 브라우저 아바타. 150장의 프레임을 갈아끼우는 단순한 구조와 그 뒤의 캐릭터 시트 슬라이싱 파이프라인을 정리하고, 같은 구조를 치비 서소영으로 직접 옮겨 봤다.
AI 이미지 모델, 어떤 작업에 어떤 모델인가
텍스트 헤비 포스터, 포토리얼 사진, 캐릭터 시리즈, 벡터 로고, 애니메이션. 모델이 어디까지 왔는지를 작업별로 정리하고, 자기 스타일을 모델에 가르치는 파인튜닝의 단계까지 짚어 본다.
FLUX.2·Seedream·Z-Image·GLM-Image 핵심 기초 지식 완전 해설
2025~2026년 사이 등장한 4세대 이미지 생성 모델(FLUX.2·Seedream·Z-Image·GLM-Image)의 VAE·Text Encoder·DiT 백본·정렬 학습을 가로로 비교한 Rocky Ding(WeThinkIn)의 기술 해설.
The Complete Guide to AI Image Generation in 2026: Midjourney, Flux 2, Imagen 4, DALL-E, and the Models Nobody's Talking About
Cliprise 운영자가 2026년 2월 시점의 AI 이미지 생성 모델 8종을 용도별로 정리한 가이드. ‘Midjourney vs DALL-E’ 구도가 더 이상 의미 없는 이유와, 작업별로 모델을 갈아 끼우는 라우팅 전략을 다룬다.