Dataset & Training Engineering
🎨 캐릭터 제작 & AI 데이터셋 가이드
"캐릭터의 얼굴뿐만 아니라, 연구하는 실험실과 부품, 다이어그램까지 온전히 학습하여 완벽한 세계관 일관성을 구현합니다."
본 가이드는 jiny.dev의 공식 이미지 데이터셋(139MB)의 구성 원리와, Gemini/Imagen/Flux/SDXL 모델 및 Multi-Concept LoRA 학습 시 캐릭터의 선화, 색감, 비례의 일관성을 100% 보장하는 엔지니어링 표준을 다룹니다.
▲ 2D 지브리 감성 데이터셋 통합 랩
📂 1. 공식 데이터셋 디렉토리 구조 (139MB)
웹사이트 저장소의 src/assets/dataset/ 및 data/dataset/에 실습 및 모델 훈련용 고해상도 이미지와 캡션 텍스트 파일이 1:1 페어로 완벽하게 구축되어 있습니다.
src/assets/dataset/
├── dorothy/ # 👧 도로시 43장 (dorothy_01.jpg + .txt ~ dorothy_43.jpg)
├── hojin/ # 👨🏫 이호진 교수님 31장 (hojin_01.jpg + .txt ~ hojin_31.jpg)
├── jiny/ # 🐱 지니 고양이 27장 (jiny_01.jpg + .txt ~ jiny_27.jpg)
├── toto/ # 🐶 토토 강아지 23장 (toto_01.jpg + .txt ~ toto_23.jpg)
├── robot/ # 🤖 티니 로봇 23장 (robot_01.jpg + .txt ~ robot_23.jpg)
└── parts/ # 🔌 강의 환경/하드웨어 부품/소프트웨어 이론 그래픽 26종
├── 01_environments/ # 강의실, 메이커 워크숍, 서버실 배경
├── 02_hardware/ # 아두이노 우노, 라즈베리파이, 빵판, 센서, 모터
├── 03_software/ # 자바 OOP, PHP MVC, DB 스키마, 도커 다이어그램
└── 05_logos/ # 파이썬, C++, 리눅스, 아두이노, 도커 로고
🎯 2. 황금 제작 원칙 (Golden Rules)
- NO UI 슬라이드 프레임: 슬라이드 테두리나 발표용 카드 박스를 이미지에 포함하지 않고, 순수 캐릭터 + 개념 시각화 소품만을 생성합니다.
- 순백색 배경 (
#FFFFFF): 웹이나 슬라이드에 투명하게 녹아들 수 있도록 무결점 순백색 단색 배경과 은은한 바닥 접지 그림자만을 유지합니다. - 선화 색상 규칙: 순수 블랙(
#000000)을 일체 배제하고, 다크 에스프레소 브라운 (#26211E) 1.5pt 클린 라인아트를 적용합니다. - 연령 불변 (Anti-Aging): 이호진 교수님은 40대 초반의 건강하고 매끄러운 피부와 세련된 숏헤어를 영구 유지하며, 노화 주름을 그리지 않습니다.
- 동물 개수 제약: 화면 내 고양이 지니 1마리 + 강아지 토토 1마리를 엄격하게 초과하지 않습니다.
- 언어 제한: 오직 한국어와 영문 코드/수식만 허용하며, 왜곡된 가나/한자는 생성하지 않습니다.
🧬 3. Multi-Concept LoRA 훈련 규격 권장치
| 파라미터 | 권장 설정값 | 설명 및 이유 |
|---|---|---|
| Base Model | SDXL 1.0 / Pony / Flux.1-dev | 고해상도 해부학적 안정성과 클린 라인아트 재현율 |
| Trigger Words | hojin_prof, dorothy_girl, jiny_cat, toto_dog, tinny_bot |
캐릭터별 독립 고유 토큰 지정으로 개념 침범(Bleeding) 방지 |
| Network Dim / Alpha | Rank: 32 / Alpha: 16 (또는 Dim 64 / Alpha 32) |
복합 인물과 소품의 정밀 텍스처를 온전히 수용 |
| Learning Rate | UNet: 1e-4, Text Encoder: 5e-5 |
과적합 없이 지브리 2D 스타일과 캐릭터 특징 동시 학습 |
| Resolution | 1024 × 1024 (Bucket Size: 512~1536) |
전신 및 흉상 컷의 고해상도 라인아트 디테일 보존 |
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