이 매뉴얼은 현재 영어와 중국어 간체로 제공됩니다. 영어판 · 중국어 간체판

문서

Skye Desk manual

Everything Skye Desk does and how to use it – from shooting your photos to using the finished LoRA. Each feature shows its status; only features in the current build have steps.

시작하기

This chapter gets Skye Desk open on your Mac and explains projects and the workspace.

Download and first open

The first public build is not out yet; join the waitlist to get one email when it is. When it is out:

Download Skye Desk from the Download page.
Drag Skye Desk into Applications.
Open it. If macOS says it cannot check the app, open System Settings › Privacy & Security.
Scroll to Security and click Open Anyway next to Skye Desk, then confirm.
From then on Skye Desk opens normally.

Until the build is signed by Apple, macOS asks once. For Apple silicon Macs; system requirements will be confirmed with the first build; Intel Macs are not tested yet.

Workspace and projects

A workspace is a folder on your Mac that holds your projects. A project is one subject – one product, one character, one style – with its images, captions and training runs. Everything stays as ordinary files in that folder.

A first walk-through

Create a project and give it a trigger word (a made-up word such as prodshoot).
Drop 15–30 photos on the Dataset page.
Write a caption for each image, starting with the trigger word.
Export a training ZIP, or try a run in demo mode.
Compare the samples in a blind test.

Preparing your images

This chapter covers the photos a LoRA learns from: shooting them, choosing them and importing them.

Shoot with your phone

Most people do not need AI pictures to start – 20 to 30 good phone photos of your subject are enough.

How many photos

Product, Character	15–30
의류	20–40
음식	15–25
스타일	30 or more
A real person (only with their consent)	20–40
Effect, Material, Interior, Packaging	20–30

Vary everything except the subject

Angles: front, three-quarter, side, back, from above, and a few close-ups.
Backgrounds: change them 3–5 times. One background in every photo gets learnt as part of the subject.

Light: daylight by a window, shade, a lamp – not all the same.
Distance: wide, medium and detail shots.

Phone settings

Main camera at 1×; not the ultra-wide lens (it bends shapes).
Portrait mode off, filters off, beauty effects off.
Tap to focus on the subject; wipe the lens first.
Keep the highest resolution; HEIC is fine.

Avoid

Other brands’ logos and any text you do not want learnt.
Fingers over the subject; your reflection in shiny surfaces.
Near-identical shots – ten photos from the same spot teach less than three different ones.

Tips by kind

제품: Turn it a little between shots; include the logo side, the back and the base; one close-up of any engraving or label.
의류: Use a dress form or a hanger, then a few worn shots (face out of frame is fine); include cuffs, collar, buttons and the fabric up close.
Character / figure: Front, three-quarter, side, back; the face and any markings close up; keep the same lighting.
음식: Shoot within minutes, before it changes; top-down, 45° and side; one shot cut open if the inside matters.
인테리어: Corners and straight-on walls at eye height; daylight and lamp light; avoid people walking through.
스타일: Many different subjects in the same style – the subjects should vary, the style should not.
A real person: Written consent first. Varied expressions, light and clothes; no other people in frame.

Get them onto your Mac

Select the photos on your iPhone and share with AirDrop to your Mac.
They land in Downloads.
Drag them onto the Dataset page.

A shooting checklist inside the app, which shows what is still missing after import, is 계획됨.

Use photos you already have

Pick sharp photos of the subject from different occasions; drop blurry ones, heavy filters and screenshots. 15–30 good photos beat 100 similar ones.

Use AI-generated or reference images

You can also build a dataset from pictures you generated, for example from a design sheet. Check each one for drift – a changed logo or pattern is learnt too.

Working with reference images directly, without training, is the Reference Kit: 계획됨.

Importing

이미지는 어떻게 가져오나요? 지금 사용 가능

한 대상을 여러 각도에서 찍은 이미지 15~30장으로 시작하세요.
Import(가져오기)를 클릭하거나 이미지, 폴더, ZIP을 끌어다 놓습니다.
이름이나 캡션으로 검색해 이미지를 찾습니다.
데이터셋 개요를 열어 빈 곳과 불균형을 찾습니다.
오른쪽 패널에 캡션(이미지를 설명하는 텍스트)을 입력합니다.

Supported: PNG, JPG, WebP, BMP, HEIC and TIFF images, folders, ZIP files, and same-name TXT or JSON captions. iPhone HEIC photos import as they are.

어디에나 끌어다 놓거나 붙여넣기 다음 베타에서 제공

그리드, 사이드바의 프로젝트, Projects(프로젝트) 페이지, Home(홈) 페이지에 끌어다 놓거나 ⌘V로 붙여넣습니다. ⌥를 누르고 있으면 복사 대신 이동합니다. 복사 전에 중복을 찾아내며, 가져오기는 실행 취소할 수 있습니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Organising your dataset

This chapter keeps the dataset tidy so the LoRA learns the right things.

Space로 미리 보기 지금 사용 가능

Select an image and press Space.
Use ← 및 → to move between images.
Press Space again to close.

캡션 누락 표시 지금 사용 가능

Look for the marked images in the grid.
Choose the Missing captions filter to see only those.
Write or import the captions.

Finder처럼 쓰는 데이터셋 다음 베타에서 제공

Return으로 이름을 바꾸고, ⌘⌫로 휴지통으로 옮기며(실행 취소 가능), Finder와 같은 색상 태그를 씁니다. Finder에서 바꾼 내용은 바로 반영됩니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

일괄 이름 변경 다음 베타에서 제공

패턴을 고르고 적용 전에 새 이름을 모두 확인하세요. 캡션 이름도 함께 바뀌고, 한 번의 실행 취소로 일괄 작업 전체가 되돌아갑니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

데이터셋 상태 점검 다음 베타에서 제공

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.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Home(홈)에서 모든 프로젝트 검색 다음 베타에서 제공

캡션, 파일 이름, 프롬프트로 모든 프로젝트를 검색합니다. 프로젝트마다 다음 단계가 표시됩니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Writing captions

This chapter explains what to write – and what to leave out.

Leave out what you want the LoRA to learn. Write what should stay changeable. Start every caption with your trigger word.

종류별 캡션 팁

캐릭터: 설명할 것: 포즈, 시점(정면, 측면), 배경, 조명, 놓여 있는 바닥.
뺄 것: 캐릭터 고유의 모습(형태, 색, 얼굴, 무늬). 트리거 단어가 이를 담도록 합니다.
제품: 설명할 것: 각도, 배경, 놓인 면, 조명, 주변 소품.
뺄 것: 제품의 형태, 로고 영역, 패턴, 소재.
의류: 설명할 것: 보여 주는 방식(마네킹, 옷걸이, 플랫 레이), 각도, 배경.
뺄 것: 실루엣, 원단, 스티치, 단추, 색.
스타일: 설명할 것: 각 이미지의 소재(나무, 집, 배).
뺄 것: 스타일 자체(종이 레이어, 부드러운 그림자, 화이트 온 화이트).
효과: 설명할 것: 효과 아래의 사물(솔방울, 열쇠)과 그 배경.
뺄 것: 효과 자체(서리 결정, 빛, 마모).
소재: 설명할 것: 소재로 만든 형태와 조명 방식.
뺄 것: 소재의 질감과 색.
인테리어: 설명할 것: 방 배치, 가구, 카메라 위치, 시간대.
뺄 것: 벽 마감, 바닥, 색 팔레트, 빛의 질감.
음식: 설명할 것: 접시, 테이블, 각도, 잘랐는지 여부.
뺄 것: 요리 자체(크러스트, 과일 배치, 색).
패키지: 설명할 것: 주변 사물, 놓인 면, 각도, 조명.
뺄 것: 병이나 상자의 형태, 라벨 영역, 뚜껑, 색.

The trigger word

A short made-up word that calls up your subject, such as prodshoot. Spell it the same way in every caption.

트리거 단어 철자 점검 다음 베타에서 제공

트리거 단어(대상을 불러내는 단어)의 서로 다른 철자를 찾아 한 번에 고칩니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

캡션을 한꺼번에 고치려면? 지금 사용 가능

Caption tools(캡션 도구) › Find and replace(찾아 바꾸기)를 엽니다.
찾을 단어를 입력합니다.
바꿀 내용을 입력합니다.
Preview(미리 보기)를 클릭하고 변경 전/후 행을 하나씩 읽습니다.
Apply(적용)를 클릭합니다. Undo(실행 취소)로 일괄 작업을 되돌립니다.

태그 분포 확인 지금 사용 가능

Open Dataset overview.
Read the share of images for each tag.
Click a tag to see those images, and fix captions that lean one way.

내 AI로 캡션을 만들려면? 지금 사용 가능

모든 이미지를 내보낸 뒤, 아무 AI에나 이미지마다 .txt 하나씩 만들어 달라고 요청합니다.
Import(가져오기) › Import Caption Pack(캡션 팩 가져오기)을 선택하고 파일을 고릅니다.
Write to(저장 위치)에 올바른 프로젝트가 표시되는지 확인합니다.
행을 확인합니다. MATCH는 저장되고, SKIP은 저장되지 않습니다.
Write captions(캡션 저장)를 클릭합니다.

데이터셋 전체 태그 패널 다음 베타에서 제공

모든 태그와 사용 빈도를 보고, 여러 이미지에서 한꺼번에 추가, 삭제, 이름 변경을 합니다. 실행 취소도 됩니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

AI 캡션을 하나씩 확인 다음 베타에서 제공

기존 캡션과 새 캡션을 나란히 보고 체크한 것만 남깁니다. 먼저 백업을 만듭니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Training

This chapter turns the dataset into a LoRA – and explains what is real and what is simulated today.

In the current build, training runs in demo mode: no GPU is rented and nothing is charged.

학습용 ZIP은 어떻게 내보내나요? 지금 사용 가능

모든 이미지에 캡션을 다세요. 빈 캡션이 있으면 내보낼 수 없습니다.
File(파일) 메뉴를 엽니다.
Export Training Package(학습 패키지 내보내기)를 선택하거나 다음 키를 누릅니다: ⌘⇧E.
압축을 풀면 01.png 옆에 01.txt가 있습니다.
kohya(다른 학습 도구)로 학습하나요? kohya 방식대로 반복 횟수를 이름으로 한 폴더 하나에 파일을 넣으세요.

데모 모드

학습은 어떻게 시작하나요? 지금 사용 가능

단계 수(학습 반복 횟수)를 정합니다.
클라우드 GPU(온라인으로 빌리는 고성능 컴퓨터)를 고릅니다.
시간과 비용 예상치를 확인합니다.
Start training(학습 시작)을 클릭합니다. 이번 베타에서는 시뮬레이션으로 진행되며 비용이 들지 않습니다.

학습 프리셋과 체크리스트 다음 베타에서 제공

LoRA 종류를 고르면 준비된 설정과 학습 전 체크리스트가 제공됩니다. 체크리스트는 점수가 아니라 조언을 줍니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

RunPod에서 클릭 한 번으로 학습 베타 기간 중 제공

가장 저렴한 것 또는 가장 빠른 것을 고르면 Skye Desk가 사용 가능한 GPU를 선택하고, 대여 전에 예상 비용을 보여 줍니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

지출 한도와 자동 중지 베타 기간 중 제공

학습마다 한도를 정하세요. 학습이 끝나거나, 유휴 상태가 되거나, 한도에 도달하면 GPU가 멈춥니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

멈춘 곳에서 이어서 베타 기간 중 제공

그런 경우 새 GPU에서 마지막으로 저장된 단계부터 학습을 이어 갑니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Connecting Runpod

Real training on Runpod is 베타 기간 중 제공. You will need a Runpod account with credit and an API key, pasted on the Connections page.

Simple and advanced modes

Simple mode asks for the kind, base model and budget; advanced mode shows every setting with an explanation. 계획됨

Using reference images

Reference Kit: 학습 대신 레퍼런스 이미지 사용 계획됨

디자인 시트로 레퍼런스 세트를 만들어 점검하고, 레퍼런스 이미지를 받는 이미지 도구에서 사용합니다. 또는 Skye Desk가 두 방법을 비교해 하나를 추천하게 할 수 있습니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Creator mode(크리에이터 모드)

Creator mode(크리에이터 모드) 계획됨

블로거, AI 인플루언서, 숏폼 제작자를 위해 캐릭터와 시리즈를 중심으로 한 더 단순한 작업 공간.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Generating and comparing

This chapter makes new pictures with your LoRA and helps you keep the best version.

ComfyUI 결과는 어떻게 가져오나요? 지금 사용 가능

이미지 번호를 고릅니다.
프롬프트와 네거티브 프롬프트를 씁니다.
워크플로를 복사해 ComfyUI에서 실행합니다.
각 결과 파일 이름을 이미지 번호로 바꾼 뒤 Import(가져오기)합니다.

체크포인트는 어떻게 비교하나요? 지금 사용 가능

학습 샘플에서 블라인드 테스트를 엽니다.
각 A/B 쌍에서 더 나은 이미지를 고릅니다.
Stop here and see results(여기서 멈추고 결과 보기)를 클릭해 순위를 확인합니다.
잘못 눌렀나요? Undo last vote(마지막 투표 취소).

학습 결과 비교와 최종 LoRA 지정 다음 베타에서 제공

Projects(프로젝트) 페이지에서 두 학습 결과를 나란히 비교하고, 하나를 최종 LoRA로 표시합니다. 베이스 모델도 함께 표시됩니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

이미지 속 워크플로 찾기 다음 베타에서 제공

Skye Desk가 이미지에 저장된 ComfyUI 워크플로를 읽고 베이스 모델(LoRA가 더해지는 AI 모델)별로 묶습니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

프롬프트를 캡션 초안으로 사용 다음 베타에서 제공

이미지에 저장된 프롬프트를 캡션에 넣고 수정합니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

ComfyUI로 프롬프트 보내기 베타 기간 중 제공

모든 이미지 번호를 각자의 프롬프트와 함께 ComfyUI로 한 번에 보냅니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

모든 결과물의 어긋남 점검 계획됨

새 이미지마다 대상과 비교해, 어긋나거나 엉뚱한 글자나 로고가 들어간 이미지를 표시합니다. 남길지 버릴지는 직접 정합니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Workflows(워크플로) 페이지: 이미지를 놓으면 워크플로를 찾아 줍니다 계획됨

이미지, JSON 파일, ZIP을 Workflows(워크플로) 페이지에 놓으면 각 워크플로를 감지하고 이름을 붙여 기존 워크플로와 비교합니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Exporting and using your LoRA

This chapter covers where the finished LoRA lives and how to use it.

Today you train with your own tool (AI Toolkit or OneTrainer) from the training ZIP; the LoRA file (.safetensors) appears in that tool’s output folder.

Copy the .safetensors file into ComfyUI/models/loras.
In ComfyUI, add a Load LoRA node after the model loader.
Choose your file and start with a strength of 0.7–1.0.
Put the trigger word at the start of your prompt.

Base model licences differ: some do not allow commercial use of what you make. Check the licence of the base model before you sell or publish.

학습 결과 비교와 최종 LoRA 지정 다음 베타에서 제공

Projects(프로젝트) 페이지에서 두 학습 결과를 나란히 비교하고, 하나를 최종 LoRA로 표시합니다. 베이스 모델도 함께 표시됩니다.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Keeping your files safe

This chapter explains where your files are and how changes can be undone.

Images and captions are ordinary files in your workspace folder; captions sit next to images as .txt files.
Bulk changes show a preview first and can be undone as a whole.
Back up the workspace folder like any other folder (Time Machine works).

Privacy and consent

This chapter covers what leaves your Mac and whose pictures you may train on.

Your images stay on your Mac. Nothing is uploaded unless you start a cloud run.
Train on a real person only with that person’s written consent, and never on minors.
Do not train on other people’s copyrighted work or likeness without permission.

개인정보 처리방침

참고

Shortcuts, words and fixes in one place.

키보드 단축키

⌘1–⌘8 사이드바 페이지를 위에서부터 차례로 엽니다.
⌘K 페이지, 동작, 프로젝트를 찾습니다.
Space 선택한 이미지를 미리 봅니다. ← 및 → 이미지 사이를 이동합니다.
⌘, Settings(설정)를 엽니다. ⌘⇧F 캡션 찾아 바꾸기를 엽니다.

용어집

LoRA: AI 이미지 모델에 캐릭터, 제품, 스타일 같은 하나의 대상을 가르치는 작은 추가 파일입니다.
캡션: 이미지 하나를 설명하는 텍스트입니다. AI는 이미지와 캡션을 함께 학습합니다.
태그: 캡션 안의 짧은 구절입니다. 예: "front view", "white studio background".
트리거 단어: wren처럼 만들어 낸 단어로, 새 이미지를 만들 때 대상을 불러냅니다.
베이스 모델: LoRA가 더해지는 AI 이미지 모델입니다. LoRA는 학습에 쓴 베이스 모델 계열에서만 작동합니다.
체크포인트: 학습 도중에 저장한 LoRA 사본입니다. 체크포인트를 비교하면 어느 단계가 가장 좋은지 알 수 있습니다.
클라우드 GPU: 학습을 돌리기 위해 시간 단위로 온라인에서 빌리는 고성능 컴퓨터입니다.
ComfyUI: AI 모델로 이미지를 만드는 무료 앱입니다. Skye Desk가 프롬프트를 계획하고, ComfyUI가 이미지를 만듭니다.
AI Toolkit, OneTrainer: 무료 학습 프로그램입니다. Skye Desk가 필요한 파일을 준비합니다.

Troubleshooting

macOS says it cannot check the app: System Settings › Privacy & Security › Open Anyway (see chapter 01).
Export is blocked: Every image needs a caption; use the Missing captions filter.
Imported captions did not match: Caption files must share the image’s file name (01.png ↔ 01.txt).
The LoRA learnt the background: Re-shoot with 3–5 different backgrounds, or describe the background in each caption.

FAQ 읽기