저는 지난 며칠 동안 MiniMax H3 Image 트레이닝을 측면 비교하며 실제로 어떤 요소가 유사도를 높이는지 알아보기 위해 테스트를 진행했습니다. 제가 테스트한 가장 어려운 데이터셋(주로 상반신이나 전신 사진이 아닌 몇 장의 헤드샷)에서, 최고의 미리 보기 결과물은 동일한 참조 사진과 비교했을 때 해당 인물의 45장의 사진 중 단 두 장을 제외하고는 그 사람에게 더 가까운 점수를 기록했습니다. 다른 두 개의 데이터셋 역시 동등하게 좋은 결과를 보여주었으며, 이 중 하나가 더욱 어려웠습니다.
새로 추가된 기능으로는 조정된 H3 Image Standard 프리셋이 있습니다. 새로운 유사도 최적화 스케줄(훈련 진행에 따라 훈련이 초점을 맞추는 노이즈 레벨을 변경함)과 Automagic v4(너무 높게 조향하는 알려진 문제를 피하도록 조정됨), 그리고 0.25 MP와 30 에포크가 있습니다. 제가 시도한 모든 스케줄 중에서 이 조합이 가장 먼저 얼굴 형태를 구현했고, 가장 높은 유사도에 도달했으며, 모델 성능을 유지했습니다.
유사도 점수 측정은 이제 ArcFace 대신 AdaFace ViT를 사용합니다. 저는 ArcFace와 두 개의 AdaFace 모델을 측면 비교하며 에포크별로 테스트를 진행했는데, AdaFace ViT는 제가 육안으로 판단한 것과 매번 동일하게 최고의 에포크를 선택했습니다. 반면 ArcFace는 그렇지 않은 경우가 많았습니다.
[IMG:N] 유사도 차트의 '당신의 사진' 영역. Fizgig은 사용자의 자체 학습 사진들을 같은 참조 사진들과 비교하여 그 범위를 차트 상의 밴드로 보여줍니다. 어떤 사진도 동일 인물의 다른 사진과 100% 점수를 기록할 수는 없기 때문에, 이는 사용자 데이터셋에 '실제 사진만큼 좋은' 것이 무엇인지 보여줍니다. 이 범위 안에 미리 보기 결과물이 나오는 것이 목표입니다.
사용 방법: MiniMax H3 Image Standard 프리셋(0.25 MP)을 선택하고 기본 설정 그대로 트레이닝을 진행하세요. 스케줄 제어는 나중에 실험하고 싶다면 고급(Advanced) 섹션에 있습니다만, 이 수치들을 찾기 위해 많은 테스트가 필요했으므로 일단 기본값으로 시도해 보세요. MP를 더 높게 조정해도 좋지만, 0.25에서 시작하면 초기 테스트에 대해 훌륭하고 빠른 결과를 얻을 수 있을 것입니다.
수정 사항: 얼마 전 모델이 선호할 것이라고 생각하여 H3 Image 프리셋을 0.5 MP로 올렸습니다. 하지만 그렇지 않았습니다. 유사도를 제한했던 것은 스케줄과 최적화기였으므로, 프리셋은 다시 0.25 MP로 돌아왔으며, 이는 더 빠르고 VRAM 요구량이 적습니다.
Fizgig의 GitHub 9.7.0 릴리스 노트 및 MiniMax H3 이미지 가이드 링크들. 이미 Fizgig을 사용 중이신가요? 업데이트 프로그램을 실행하세요. 제출자: /u/shootthesound [링크] [댓글]
