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.
Flux
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.
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.
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.