<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Stable Diffusion on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/stable-diffusion/</link><description>Recent content in Stable Diffusion on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Thu, 23 Jul 2026 00:40:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/stable-diffusion/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 3: Hyperparameters</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/awakenedeyes-lora-primer-part3-hyperparameters/</link><pubDate>Thu, 23 Jul 2026 00:40:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/awakenedeyes-lora-primer-part3-hyperparameters/</guid><description>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.</description></item><item><title>A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 2: Captioning</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/awakenedeyes-lora-primer-part2-captions/</link><pubDate>Thu, 23 Jul 2026 00:35:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/awakenedeyes-lora-primer-part2-captions/</guid><description>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.</description></item><item><title>A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 1: Dataset</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/awakenedeyes-lora-primer-part1-dataset/</link><pubDate>Thu, 23 Jul 2026 00:30:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/awakenedeyes-lora-primer-part1-dataset/</guid><description>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.</description></item></channel></rss>