MOSS-Image 캐릭터 LoRA를 RX 7900 XT 20GB / Windows 환경에서 성공적으로 학습시키다 (Fizgig)

AMD/Windows 환경의 구체적인 성공 보고서입니다. Fizgig에서 MOSS-Image 캐릭터 LoRA를 학습시킨 후, ComfyUI에서 내보낸 가중치(weights)를 테스트했습니다. 예시: Stargate의 가상의 캐릭터인 Nirrti로, 정의된 레퍼런스 얼굴을 사용했습니다.

하드웨어/학습 환경:
Radeon RX 7900 XT 20GB, Ryzen 7 5800X3D, 64GB RAM. 네이티브 Windows, Fizgig v8.9.91-5-g20331b14 (ROCm 빌드). PyTorch 2.12.0+rocm7.15.0a20260728; HIP 7.15.26290.

데이터셋 및 학습:
다양한 각도, 표정, 의상을 가진 큐레이션된 AI 생성 이미지 18개, 영어 캡션 포함; 트리거: nirrti. 수평 뒤집기(horizontal flips) 없음. MOSS-Image Base, INT8 로딩, 8 스왑 블록(swapped blocks), 약 1MP 버킷(buckets), 배치 1, 기울기 누적(gradient accumulation) 1. 표준 LoRA (Standard LoRA), rank/alpha 32/32; AdamW 옵티마이저 사용, 상수 LR 1e-4; EMA 0.98.

클린엔드 슬라이드(Clean-end Slide): 60:7:30:15:2. SAM 3.1 얼굴/머리카락 마스크를 시각적으로 확인하고 수정함; 외부 마스크 가중치(outside-mask weight) 0.1; 사전 보존(prior preservation) OFF. 70 에포크(epochs) / 1,260 스텝(steps); 각 에포크마다 체크포인트 저장. SFT는 매 10 에포크마다 기준선과 함께 미리보기 수행, 30 스텝, CFG 4, Turbo OFF.

측정 결과:
캐싱 및 미리보기를 포함하여 약 3시간 35분 만에 완료; 스텝 카운터 평균 약 6.3 s/step. Fizgig이 보고한 최대 GPU 메모리는 캐싱/미리보기를 포함하여 전체 실행 동안 약 17.5 GiB였으며, 시스템 RAM은 약 42 GiB까지 최고치를 기록했습니다. 이는 학습 전용 torch 할당량이 아닙니다. 최종 ~149MB의 safetensors가 검증되었으며: 756 개의 텐서(tensors), 모두 유한합니다.

ComfyUI 검증:
네이티브 MOSS Base BF16, Qwen3.5-9B BF16 인코더, flux2-vae_small, LoRA 강도 1.0. 25 스텝, CFG 2.5, er_sde/simple, SLG 레이어 22를 0에서 0.5로 설정. 초상화(Portrait) 1024x1024; 전신(full body) 832x1248. 별도의 ComfyUI 환경에서는 PyTorch 2.12.0+rocm7.14.0을 사용했습니다. 이 얼굴은 초상화, 전신, 그리고 다른 의상의 실험실 장면에서 잘 유지됩니다. 첨부된 자료: 레퍼런스 크롭, Base 초상화/전신 테스트, 일러스트레이션 프롬프트를 사용한 스토리 장면. 얼굴 복원(face restoration)은 수행하지 않았습니다. 일부 SFT 미리보기는 피부 질감을 과장하며; 해부학적으로는 한 장면에서 포즈 수정이 필요했습니다. 통제된 마스크/비마스크 비교를 실행하지는 않았습니다.

공을 돌리자면: ChatGPT/Codex는 데이터셋/캡션 준비, SAM 마스크 확인 및 수정, Fizgig 설정, 실행 모니터링/체크포인트 검증, 그리고 ComfyUI 워크플로우에 있어 적극적인 기술 보조 역할을 했습니다. 저는 캐릭터 브리프/참고 자료(references), 아트 디렉션, 최종 외모 검토를 제공했습니다. MOSS-Image와 Fizgig 개발자분들께 감사드립니다! 제출: /u/iBorgSimmer [link] [comments]