Skye Desk모든 이미지에서
같은 모습으로.
이미지를 정리하고, LoRA를 학습하고, 결과를 비교하는 일을 조용한 Mac 앱 하나에서 합니다. 이미지가 어긋나는 원인을 잡아내는 점검도 함께합니다. 레퍼런스 이미지 워크플로는 계획 중입니다.
If you can take a photo, you can train an AI. How to shoot your photos
FIG 0.1앱의 실제 디자인을 HTML로 다시 만든 Skye Desk 창입니다. 가져오기, 상태 점검, 캡션, 학습, 비교. 마우스를 올리면 멈추고, 클릭하면 한 단계씩 넘어갑니다. 추상 썸네일.
누구를 위한 앱인가요
하나의 대상을 일관되게. 모든 이미지에 그 대상이 필요한 팀과 크리에이터를 위해.
LoRA 학습 대상: 제품, 캐릭터, 스타일 또는 그 밖의 무엇이든.
데이터셋에 담을 수 있는 것은 무엇이든 학습할 수 있습니다. 캐릭터, 인물, 제품, 의류, 스타일, 효과, 소재, 공간, 패키지, 음식, 동물, 건물. 이 사이트에 나온 종류는 예시일 뿐입니다. 실존 인물을 학습하려면 본인의 동의가 필요합니다.
주요 기능
Skye Desk가 하는 일. 다음에 나올 기능까지 포함해서.
이미지 속 워크플로 찾기
각 이미지에 저장된 ComfyUI 워크플로를 읽고 베이스 모델별로 이미지를 분류합니다.
다음 베타에서 제공데이터셋 상태 점검
거의 같은 이미지, 학습하기에 너무 작은 이미지, 두 가지 철자로 쓰인 트리거 단어를 학습 전에 표시합니다.
다음 베타에서 제공Finder처럼 쓰는 데이터셋
Return으로 이름 변경, ⌘⌫로 휴지통 이동(실행 취소 가능), Finder 색상 태그.
다음 베타에서 제공일괄 이름 변경
새 이름을 모두 먼저 확인합니다. 캡션도 따라 바뀌고, 한 번에 실행 취소됩니다.
다음 베타에서 제공모든 프로젝트 검색
캡션, 파일 이름, 프롬프트로 모든 프로젝트에서 이미지를 찾습니다.
다음 베타에서 제공학습 결과를 비교하고 최종 LoRA 선택
두 학습 결과를 나란히 놓고 남길 것을 표시합니다.
다음 베타에서 제공지출 한도와 자동 중지
클라우드 GPU는 학습이 끝나거나, 유휴 상태가 되거나, 한도에 도달하면 멈춥니다.
베타 기간 중 제공멈춘 곳에서 이어서
저렴한 GPU가 회수되면 마지막으로 저장된 단계부터 학습을 이어 갑니다.
베타 기간 중 제공태그 분포 확인
각 태그가 이미지의 몇 퍼센트에 달려 있는지 보여 주므로 불균형이 바로 보입니다.
지금 사용 가능단어를 한 번에 모두 바꾸기
먼저 미리 보고, 일괄 작업 전체를 실행 취소할 수 있습니다.
지금 사용 가능모든 이미지 미리 보기
Space를 누르고 ←, →로 넘깁니다.
지금 사용 가능블라인드 비교
어느 쪽인지 모르는 상태에서 더 나은 버전을 고릅니다. 현재는 데모 샘플로 동작합니다.
지금 사용 가능
타일에 마우스를 올리거나 탭하면 데모가 재생됩니다.
01 정리
Finder처럼 동작하는 데이터셋.
이미지를 끌어다 놓고, Space로 미리 보고, Return으로 이름을 바꿉니다. 문제는 학습에 들어가기 전에 표시됩니다.
파일을 직접 알맞은 폴더에 복사하는 일은 느리고 실수하기 쉽습니다.
Dataset(데이터셋) 페이지에 파일을 끌어다 놓으세요. Skye Desk가 프로젝트로 복사합니다.
가이드 보기: 이미지는 어떻게 가져오나요?앱 밖에서 파일 이름을 바꾸거나 지우거나 태그를 달면 캡션이 따라오지 않습니다.
Return으로 이름을 바꾸고, ⌘⌫로 휴지통으로 옮기며(실행 취소 가능), Finder와 같은 색상 태그를 씁니다. Finder에서 바꾼 내용은 바로 반영됩니다.
IMG_4021 같은 이름의 파일 수백 개는 다루기 어렵습니다.
패턴을 고르고 적용 전에 새 이름을 모두 확인하세요. 캡션 이름도 함께 바뀌고, 한 번의 실행 취소로 일괄 작업 전체가 되돌아갑니다.
데이터셋의 작은 문제가 LoRA를 조용히 망칩니다.
트리거 단어가 빠졌거나, 학습하기에 너무 작거나, 비율이 이상하거나, 다른 이미지와 거의 같은 이미지를 표시하고 각각 옆에 해결 방법을 보여 줍니다. 거의 같은 이미지는 Mac에서 실행되는 모델로 내용 기준으로 찾을 수 있습니다(동의한 경우에만 다운로드). 이미지는 절대 업로드되지 않습니다.
프로젝트가 많으면 이미지가 어디 있는지, 무엇이 남았는지 잊게 됩니다.
캡션, 파일 이름, 프롬프트로 모든 프로젝트를 검색합니다. 프로젝트마다 다음 단계가 표시됩니다.
02 캡션
빠르게 쓰고 일관되게 유지하는 캡션.
어떤 단어가 많이 쓰이는지 보고, 한 단어를 모든 곳에서 바꾸고(한 번에 실행 취소), 트리거 단어 철자를 통일합니다.
대부분의 이미지 배경이 같으면 AI는 배경까지 학습합니다.
데이터셋 개요를 열어 각 태그가 이미지의 몇 퍼센트에 달려 있는지 확인하고, 태그를 클릭해 해당 이미지를 봅니다.
가이드 보기: 종류별 캡션 팁캡션 200개에서 한 구절을 손으로 고치면 오후가 다 갑니다.
찾아 바꾸기는 각 변경 사항을 먼저 보여 줍니다. 적용한 뒤 필요하면 일괄 작업 전체를 실행 취소합니다.
가이드 보기: 캡션을 한꺼번에 고치려면?wren, Wren_, wren-bird는 AI에게 서로 다른 세 단어입니다.
트리거 단어(대상을 불러내는 단어)의 서로 다른 철자를 찾아 한 번에 고칩니다.
대량 가져오기는 좋은 캡션을 덮어쓸 수 있습니다.
기존 캡션과 새 캡션을 나란히 보고 체크한 것만 남깁니다. 먼저 백업을 만듭니다.
03 학습
일관성에 이르는 두 가지 방법.
지금은 프리셋, 시작 전 점검, 지출 한도와 함께 LoRA를 학습합니다. 레퍼런스 이미지를 쓰는 방법은 계획 중입니다.
학습 도구마다 원하는 파일 구조가 다릅니다.
AI Toolkit이나 OneTrainer용으로 이미지와 캡션을 ZIP 하나로 내보냅니다.
가이드 보기: 학습용 ZIP은 어떻게 내보내나요?GPU 비용을 내기 전에 전체 흐름을 보고 싶을 때.
단계 수를 정하고, 시간과 비용 예상치를 보고, 샘플이 나오는 시뮬레이션 학습을 지켜봅니다. 아무것도 대여되거나 청구되지 않습니다.
가이드 보기: 학습은 어떻게 시작하나요?좋은 설정은 캐릭터, 제품, 스타일마다 다릅니다.
LoRA 종류를 고르면 준비된 설정과 학습 전 체크리스트가 제공됩니다. 체크리스트는 점수가 아니라 조언을 줍니다.
잊어버린 GPU는 계속 요금이 나갑니다.
학습마다 한도를 정하세요. 학습이 끝나거나, 유휴 상태가 되거나, 한도에 도달하면 GPU가 멈춥니다.
저렴한 GPU는 학습 도중 회수될 수 있습니다.
그런 경우 새 GPU에서 마지막으로 저장된 단계부터 학습을 이어 갑니다.
이미지 한두 장이라면 학습까지는 필요 없습니다.
디자인 시트로 레퍼런스 세트를 만들어 점검하고, 레퍼런스 이미지를 받는 이미지 도구에서 사용합니다. 또는 Skye Desk가 두 방법을 비교해 하나를 추천하게 할 수 있습니다.
04 비교
잘 맞는 버전 고르기.
어느 쪽인지 모르는 상태로 샘플을 비교하고, 학습 결과를 비교하고, 이미지 속에 숨은 설정을 보관합니다.
어느 버전인지 알면 선택이 흔들립니다.
학습 단계를 보지 않고 각 쌍에서 더 나은 이미지를 고른 뒤 순위를 확인합니다. 현재는 데모 샘플로 동작합니다.
가이드 보기: 체크포인트는 어떻게 비교하나요?어느 파일이 좋은 것인지 놓치기 쉽습니다.
Projects(프로젝트) 페이지에서 두 학습 결과를 나란히 비교하고, 하나를 최종 LoRA로 표시합니다. 베이스 모델도 함께 표시됩니다.
좋은 설정이 오래된 이미지 속에 묻혀 있습니다.
Skye Desk가 이미지에 저장된 ComfyUI 워크플로를 읽고 베이스 모델(LoRA가 더해지는 AI 모델)별로 묶습니다.
생성된 이미지에서 로고, 패턴, 얼굴형이 조용히 사라질 수 있습니다.
새 이미지마다 대상과 비교해, 어긋나거나 엉뚱한 글자나 로고가 들어간 이미지를 표시합니다. 남길지 버릴지는 직접 정합니다.
직접 학습하는 사람을 위해. 세 가지 약속.
- FIG 0.1
For everyone
No code and no jargon: start with photos from your phone. Skye Desk fills in the settings; people who know the details can open the advanced options at any time.
- FIG 0.2
설계부터 프라이버시 우선
이미지와 캡션은 Mac에 그대로 있습니다. 클라우드 학습을 시작하지 않는 한 아무것도 업로드되지 않습니다.
- FIG 0.3
지출을 통제
Set a limit before a cloud run. The GPU – the rented computer that trains – stops when the run ends, sits idle or reaches the limit.
지금 사용 가능, 가이드 포함
모든 기능에 가이드가 있습니다. 여기서 시작하세요.
- ORGANISE · GUIDE이미지, 폴더, ZIP 끌어다 놓기Dataset(데이터셋) 페이지에 파일을 끌어다 놓으세요.지금 사용 가능→
- ORGANISE · GUIDESpace로 미리 보기이미지를 선택하고 Space를 누르세요.지금 사용 가능→
- CAPTION · GUIDE모든 캡션에서 단어 바꾸기찾아 바꾸기는 각 변경 사항을 먼저 보여 줍니다.지금 사용 가능→
- CAPTION · GUIDE태그 분포 확인데이터셋 개요를 열어 각 태그가 이미지의 몇 퍼센트에 달려 있는지 확인하고, 태그를 클릭해 해당 이미지를 봅니다.지금 사용 가능→
- CAPTION · GUIDE어떤 AI로 만든 캡션이든네 가지 형식 중 하나로 캡션 팩을 가져옵니다.지금 사용 가능→
- TRAIN · GUIDE학습 패키지AI Toolkit이나 OneTrainer용으로 이미지와 캡션을 ZIP 하나로 내보냅니다.지금 사용 가능→
- TRAIN · GUIDE데모 모드로 학습 체험단계 수를 정하고, 시간과 비용 예상치를 보고, 샘플이 나오는 시뮬레이션 학습을 지켜봅니다.지금 사용 가능→
- COMPARE · GUIDE블라인드 비교학습 단계를 보지 않고 각 쌍에서 더 나은 이미지를 고른 뒤 순위를 확인합니다.지금 사용 가능→
LoRA가 무엇을 배울 수 있는지 보세요. 열 가지 종류, 학습 사진과 결과.
Questions people ask first. Short answers.
무료인가요?
네. Skye Desk는 공개 베타 기간에 무료입니다. GPU 사용료는 RunPod 등 GPU를 빌리는 서비스에 직접 지불하며, Skye Desk는 아무것도 가져가지 않습니다. 베타 이후 이 방침이 바뀌게 되면 베타 사용자에게 미리 알려 드립니다.
이미지는 몇 장이 필요한가요?
보통 하나의 대상을 담은 다양하고 질 좋은 이미지 15~30장입니다. 많다고 항상 좋은 것은 아닙니다. 거의 같은 이미지나 흐린 사진은 LoRA를 나쁘게 만듭니다. Skye Desk는 지금 캡션 누락을 표시하며, 다음 베타에서는 중복, 작은 이미지, 이상한 비율을 찾는 상태 점검이 추가됩니다.
레퍼런스 이미지 대신 LoRA를 학습하는 이유는 무엇인가요?
둘 다 대상을 일관되게 유지하는 좋은 방법입니다. 이미지 한두 장이라면 ChatGPT나 Gemini 같은 도구에 레퍼런스 이미지를 주는 방식이 빠르고 잘 됩니다. 로고, 패턴, 각인, 캐릭터의 특징처럼 같은 디테일을 유지한 이미지가 수십, 수백 장 필요할 때, 또는 이미지를 내 컴퓨터에 두고 싶거나, 장당 비용을 내고 싶지 않거나, 온라인 서비스가 요청을 거절하는 일을 피하고 싶을 때는 LoRA가 더 믿을 만합니다. Skye Desk는 지금 LoRA 학습을 돕고, 레퍼런스 이미지 작업을 위한 Reference Kit와 내 대상으로 두 방법을 비교하는 기능은 계획 중입니다.
Skye Desk는 콘텐츠 크리에이터에게 맞나요?
여러 게시물에서 같은 모습을 유지해야 하는 캐릭터나 페르소나가 있다면 그렇습니다. 지금은 데이터셋을 준비해 LoRA 학습에 대비할 수 있습니다. 캐릭터와 게시물 시리즈를 중심으로 한 더 단순한 작업 공간인 Creator mode(크리에이터 모드)는 계획 중이며 아직 앱에 없습니다. 실존 인물을 학습하려면 본인의 동의가 필요합니다.
공개 베타 기간 무료. 첫 빌드를 받아 보세요.
Mac 다운로드가 열리면 이메일을 한 번 보내 드립니다. Skye Desk는 공개 베타 기간에 무료입니다.