sig_k_30s_female_western

sig_k_30s_female_western

30대 백인 여성 · 영국 30대 미인 / 직장 여성

한국 YouTube 콘텐츠 자동화 파이프라인 hejin 의 시그니처 캐릭터 라이브러리 LoRA.

핵심 정보

캐릭터 정보

외모 베이스: a 30s European woman with composed elegant beauty, shoulder-length wavy chestnut or honey-blonde hair (often loosely styled), thoughtful blue or green eyes with a confident calm gaze, refined oval face with soft cheekbones, fair complexion, graceful slender build with composed posture, often a subtle knowing smile. 권장 의상 prior: 1920s/30s tea dress / Edwardian blouse and skirt / modern professional dress / Victorian walking suit / 1950s pencil dress. 권장 분위기: 빅토리아/에드워디안 시대 부인, 30대 직장 여성, 영국 시대극 미인, 클래식 추리물의 미스터리한 부인. 활용 작품 예: ABC 살인사건의 Thora Grey 류 비서, 영국 시대극의 30대 미인. dataset 작성 prompt 베이스: 'a 30s European woman with shoulder-length wavy chestnut hair, thoughtful blue eyes, refined oval face, calm knowing expression, painterly Studio Ghibli watercolor, soft afternoon light.'

학습 정보

• 데이터셋: 20 컷 (1024×1024) — 의상 / 표정 / 배경 다양화
• Caption 형식: hejin_sig_k, <framing> of <identity>, <의상 1~2 단어>, <표정 1~2 단어> (60~90 chars sweet spot)
• Caption 원칙: face 묘사 (눈색·머리 길이·피부 등) 는 caption 에 박지 않고 trigger word 만으로 face 호출 — face 학습 신호 dominant
• Base model: Flux 2 Klein 4B
• 학습 도구: ai-toolkit (Ostris) — rank 24 / alpha 16 / lr 1e-4 / steps 1500 / flowmatch scheduler

사용 예시 — WaveSpeed Cloud API

curl -X POST https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/flux-2-klein-4b/text-to-image-lora \
  -H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "hejin_sig_k, close-up portrait of a Western woman, soft pastel sweater, calm smile, Studio Ghibli watercolor",
    "size": "1024*1024",
    "seed": 12345,
    "loras": [{"path": "https://huggingface.co/althjs/sig_k_30s_female_western/resolve/main/sig_k_30s_female_western_klein4b_v1.safetensors", "scale": 0.8}]
  }'

라이센스

이 LoRA 는 base model Flux 2 Klein 4B 의 라이센스 (apache-2.0) 를 따른다.

Apache 2.0 — 상업 사용 / 수정 / 재배포 자유. royalty-free.

학습 데이터셋 미리보기

학습에 사용된 dataset 일부 (전체 20컷은 dataset/ 폴더 참조):

각 컷의 caption 파일 (dataset/NN.txt) 은 학습 시 사용된 짧은 형식 (60~90 chars) 으로 trigger + framing + identity + 의상 + 표정만 포함.