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개발을 마치고 테스트 중입니다. 아직 현재 빌드에는 포함되지 않았습니다.

더 안정적이고 더 빠르게

  • 드물게 발생하던 충돌의 원인 네 가지를 찾아 고쳤습니다. 테스트 결과, 이후 테스트 빌드의 전체 점검을 반복해도 충돌 없이 실행되었습니다.
  • 이미지 50,000장으로 한 테스트에서 이미지 500장짜리 데이터셋을 열 때 창이 멈추는 시간이 1.4초에서 0.1초로, Home(홈)에서 검색하는 시간이 0.45초에서 0.02초로 줄었습니다.
  • 입력란 밖을 클릭하기만 해도 프로젝트의 트리거 단어가 다시 저장될 수 있던 문제를 고쳤습니다. 이제 입력란에 직접 입력할 때만 저장됩니다.
  • Switching pages and projects is smoother: the old page fades out while the new one slides in, and a project switch no longer freezes the window – in our tests the longest pause dropped from about 1 second to 40 milliseconds. With “Reduce motion” on in macOS, moves become short fades.

새 기능

  • Finder처럼 쓰는 데이터셋Return으로 이름을 바꾸고, ⌘⌫로 휴지통으로 옮기며(실행 취소 가능), Finder와 같은 색상 태그를 씁니다.
  • 어디에나 끌어다 놓거나 붙여넣기그리드, 사이드바의 프로젝트, Projects(프로젝트) 페이지, Home(홈) 페이지에 끌어다 놓거나 ⌘V로 붙여넣습니다.
  • 일괄 이름 변경패턴을 고르고 적용 전에 새 이름을 모두 확인하세요.
  • 데이터셋 상태 점검트리거 단어가 빠졌거나, 학습하기에 너무 작거나, 비율이 이상하거나, 다른 이미지와 거의 같은 이미지를 표시하고 각각 옆에 해결 방법을 보여 줍니다.
  • Home(홈)에서 모든 프로젝트 검색캡션, 파일 이름, 프롬프트로 모든 프로젝트를 검색합니다.
  • 데이터셋 전체 태그 패널모든 태그와 사용 빈도를 보고, 여러 이미지에서 한꺼번에 추가, 삭제, 이름 변경을 합니다. 실행 취소도 됩니다.
  • AI 캡션을 하나씩 확인기존 캡션과 새 캡션을 나란히 보고 체크한 것만 남깁니다.
  • 트리거 단어 철자 점검트리거 단어(대상을 불러내는 단어)의 서로 다른 철자를 찾아 한 번에 고칩니다.
  • 학습 프리셋과 체크리스트LoRA 종류를 고르면 준비된 설정과 학습 전 체크리스트가 제공됩니다.
  • 이미지 속 워크플로 찾기Skye Desk가 이미지에 저장된 ComfyUI 워크플로를 읽고 베이스 모델(LoRA가 더해지는 AI 모델)별로 묶습니다.
  • 프롬프트를 캡션 초안으로 사용이미지에 저장된 프롬프트를 캡션에 넣고 수정합니다.
  • 학습 결과 비교와 최종 LoRA 지정Projects(프로젝트) 페이지에서 두 학습 결과를 나란히 비교하고, 하나를 최종 LoRA로 표시합니다. 베이스 모델도 함께 표시됩니다.

로드맵에서 전체 보기

베타 빌드Link

첫 번째 베타 빌드

Mac에서 LoRA 데이터셋을 준비하는 데 필요한 모든 것을 담았고, 학습과 비교는 데모 모드로 체험할 수 있습니다. 아직 다운로드는 열리지 않았습니다.

쇼케이스에서 예시 이미지 보기 →

Dataset(데이터셋)

  • 모든 이미지를 캡션과 나란히 보고, Space를 눌러 원본 크기로 미리 봅니다.
  • 각 태그가 이미지의 몇 퍼센트에 달려 있는지 보여 주므로 불균형이 바로 보입니다. 태그를 클릭하면 해당 이미지만 봅니다.
  • 캡션이 없거나, 비어 있거나, 짝이 없는 경우 표시해 줍니다.

캡션

  • 캡션은 입력하는 대로 저장됩니다.
  • 모든 캡션에서 단어를 찾아 바꿉니다. 저장 전에 각 변경 사항을 확인하고, 일괄 작업을 실행 취소할 수 있습니다.
  • 어떤 AI가 쓴 캡션이든 가져올 수 있습니다. 파일 이름으로 이미지와 짝지어집니다.

Generate(생성)

  • 이미지 번호마다 프롬프트를 지정하고, 워크플로를 ComfyUI에 복사한 뒤 결과를 가져옵니다. 결과는 해당 번호 아래로 들어갑니다.

학습과 비교(데모 모드)

  • 전체 학습 워크플로를 시뮬레이션으로 체험합니다. 클라우드 GPU를 빌리지 않으며 요금도 청구되지 않습니다.
  • 저장된 버전을 블라인드 테스트로 비교합니다. 고를 때까지 학습 단계는 숨겨집니다.
  • AI Toolkit이나 OneTrainer용 학습 ZIP을 내보냅니다.

실험 기능

  • RunPod 네트워크 볼륨을 탐색하고 이미지를 가져옵니다. Settings(설정)에서 켤 수 있습니다.

이미지 미리 보기