LoRA AI창작 목표에 맞는 모델 선택
캐릭터, 스타일, 제품마다 필요한 자료가 다릅니다. 클라우드 학습에는 Krea 2를 사용하고, MOSS나 Anima 생성에는 각 모델과 호환되는 LoRA를 선택하세요.
나만의 캐릭터, 스타일, 그리고 다음 아이디어.
LoRA 학습부터 AI 이미지·영상 생성까지
캐릭터, 스타일, 제품 데이터셋을 준비하세요. Krea 2, FLUX, Qwen Image, Z-Image로 맞춤 LoRA를 학습하고 Wan 2.2 및 LTX 영상 학습을 탐색하세요. MOSS, Anima와 호환 LoRA로 AI 이미지를 생성하세요.
예시:
Quick answer: Train supported image and video LoRAs with configured services, sufficient credits and a compatible dataset. Each LoRA must use its paired generator; catalog listings do not establish compatibility.
LoRA AI로 만든 작품
LoRA AI Image와 LoRA AI Video로 생성한 이미지와 동영상입니다. 클릭하면 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
학습할 수 있는 것
콘셉트 예시 보기이 이미지는 AI로 만든 독창적인 콘셉트 참고 자료입니다. LoRA AI의 학습 결과, 전후 비교 또는 모델 성능을 증명하는 자료가 아닙니다.
데이터셋 준비부터 LoRA 학습과 이미지 생성까지
Krea 2는 클라우드 학습과 해당 모델의 이미지 생성을 지원합니다. MOSS와 Anima는 별도의 생성 작업 공간을 제공하며, 동영상 모델 탐색과 초안 도구도 이용할 수 있습니다. 학습과 생성에는 로그인 및 충분한 크레딧이 필요합니다.
나만의 Krea 2 LoRA 학습이미지를 확인하고 캡션을 편집한 뒤 학습을 제출하세요. 내 LoRA에서 진행 상황을 확인하고, 완료된 가중치로 이미지를 생성할 수 있습니다.동영상 모델과 작업 흐름 탐색Wan과 LTX 모델을 비교하고 동작 데이터셋을 계획하세요. 동영상 작업 공간에서는 참고 자료와 시작·종료 프레임 초안을 정리할 수 있습니다. 클라우드 동영상 학습과 생성은 아직 지원하지 않습니다.
각 모델에 맞는 LoRA가 필요하며 가중치를 다른 모델에 그대로 사용할 수는 없습니다. 해상도와 필요한 크레딧은 생성 화면에서 확인할 수 있습니다.
Training capabilities and requirements
Costs and limits below follow the application configuration. Integration describes the code, not verified provider uptime or a successful live training run.
| Model | Integration | Cloud input limits | Credits and settings | Output and compatibility |
|---|---|---|---|---|
| Krea 2 | Integrated; configuration required | 1–30 JPEG, PNG or WebP images with captions and a trigger phrase. Up to 15 MiB per image; 25 MiB total. | Training: 100 credits / task. Generation: 10 credits / image. Fixed training steps: 100. | LoRA weights after success; use the paired Krea 2 generator. Compatibility with other base models is not implied. |
| FLUX.1 Dev | Integrated; configuration required | 4–30 JPEG, PNG or WebP images with captions and a trigger phrase. Up to 15 MiB per image; 25 MiB total. | Training: 167 credits / task. Generation: 10 credits / image. Fixed training steps: 500. | LoRA weights after success; use the paired FLUX.1 Dev generator. Compatibility with other base models is not implied. |
| FLUX.2 Dev | Integrated; configuration required | 10–30 JPEG, PNG or WebP images with captions and a trigger phrase. Up to 15 MiB per image; 25 MiB total. | Training: 2134 credits / task. Generation: 14 credits / image. Fixed training steps: 1000. | LoRA weights after success; use the paired FLUX.2 Dev generator. Compatibility with other base models is not implied. |
| Qwen Image 2512 | Integrated; configuration required | 4–30 JPEG, PNG or WebP images with captions and a trigger phrase. Up to 15 MiB per image; 25 MiB total. | Training: 167 credits / task. Generation: 10 credits / image. Fixed training steps: 500. | LoRA weights after success; use the paired Qwen Image 2512 generator. Compatibility with other base models is not implied. |
| Z-Image Turbo | Integrated; configuration required | 4–30 JPEG, PNG or WebP images with captions and a trigger phrase. Up to 15 MiB per image; 25 MiB total. | Training: 209 credits / task. Generation: 10 credits / image. Fixed training steps: 500. | LoRA weights after success; use the paired Z-Image Turbo generator. Compatibility with other base models is not implied. |
| Wan 2.2 | Integrated; configuration required | 3–10 MP4 clips with a trigger phrase. Up to 8 MiB per clip; 24 MiB total. | Training: 1667 credits / task. Generation: 67 credits / 5-second video. Fixed training steps: 100. | LoRA weights after success; use the paired Wan 2.2 generator. Compatibility with other base models is not implied. |
| LTX-2 19B | Integrated; configuration required | 3–10 MP4 clips with a trigger phrase. Up to 8 MiB per clip; 24 MiB total. | Training: 584 credits / task. Generation: 34 credits / 5-second video. Fixed training steps: 500. | LoRA weights after success; use the paired LTX-2 19B generator. Compatibility with other base models is not implied. |
Cloud tasks require sign-in and sufficient credits. Krea 2 needs Fal; WaveSpeed image and video trainers need WaveSpeed access and R2 storage.
Cloud training sends your selected media and captions to the provider. Image and video dataset limits differ. Confirm account readiness before submitting.
목표에 맞춘 작업 흐름
데이터를 준비하고 LoRA를 학습해 새로운 이미지 확인하기
캐릭터, 시각적 스타일 또는 제품 하나에 집중해 이미지, 캡션, 기반 모델, 평가 프롬프트를 맞춰 보세요. 자료를 검토한 뒤 Krea 2 학습을 제출하고, 완료 후 생성 화면에서 새로운 장면과 구도를 시험할 수 있습니다.
이미지 데이터셋 확인
이미지 크기와 반복 자료를 확인하고 시점, 조명, 배경의 유용한 변화를 남기세요. 클라우드 학습을 제출하기 전에 업로드 제한도 확인하세요.
이미지별 캡션 검토와 편집
의상, 자세, 배경 등 달라지는 요소를 설명하면서 학습하려는 캐릭터나 제품의 특징을 명확히 하세요. 학습 전에 트리거 단어를 확인하세요.
학습 후 생성하고 비교
내 LoRA에서 결과를 확인하고 완료된 가중치로 이미지를 생성하세요. 새 장면 비교에 사용한 프롬프트와 설정을 데이터셋 초안과 함께 보관하세요.
학습하고 싶은 아이디어
캐릭터·스타일·제품 데이터셋의 콘셉트 예시
학습 콘셉트를 정하는 세 가지 방법을 살펴보세요. 각 참고 이미지에서 데이터 준비와 평가 프롬프트를 다루는 작업 흐름으로 이동할 수 있습니다.
새로운 소재로 이어지는 스타일.
해안 마을 일러스트를 시각 표현의 참고로 사용하세요. 질감, 색상, 선 표현은 일관되게 유지하면서 소재를 다양하게 구성하세요.
캡션 예시ohwx_style로 그린 해안 마을, 과슈 질감, 따뜻하고 평면적인 색상, 섬세한 잉크 윤곽선.
스타일 LoRA 학습 알아보기
같은 캐릭터를 새로운 장면으로.
독창적인 도자기 탐험 로봇이 데이터셋의 중심이 됩니다. 같은 구도를 반복하기보다 시점, 자세, 배경을 바꿔 보세요.
캡션 예시ohwx_robot, 파란 유리 눈을 가진 도자기 탐험 로봇이 낮에 산속 호수 옆에 서 있다.
캐릭터 LoRA 학습 알아보기
새로운 구도에서도 제품의 특징을 유지하세요.
라벨 없는 호박색 병으로 형태와 소재를 명확하게 표현하세요. 하나의 배경만 학습시키지 않도록 유리 본체와 뚜껑을 여러 각도에서 보여 주세요.
캡션 예시ohwx_bottle, 둥근 월넛 뚜껑이 달린 호박색 유리병이 창가 빛을 받는 트래버틴 표면 위에 놓여 있다.
제품 LoRA 학습 알아보기이 이미지는 AI로 만든 독창적인 콘셉트 참고 자료입니다. LoRA AI의 학습 결과, 전후 비교 또는 모델 성능을 증명하는 자료가 아닙니다.
목표 설정부터 평가까지
LoRA 학습을 시작하는 방법
브라우저에서 이미지와 캡션을 준비한 뒤 지원되는 Krea 2 학습에 제출하세요. 완료된 가중치는 해당 생성 화면에서 시험할 수 있습니다. 다른 모델을 선택하기 전에는 지원 여부와 호환성을 확인하세요.
- 1
하나의 콘셉트 선택
일관된 캐릭터, 응용할 수 있는 스타일, 독특한 제품, 특정 동작 중 무엇을 학습할지 정하세요.
가이드 읽기 - 2
유용한 예시 수집
학습할 콘셉트는 일관되게 유지하되 모델이 고정적으로 외우지 않아야 할 세부 요소는 다양하게 구성하세요.
가이드 읽기 - 3
캡션 검토와 내보내기
이미지 크기를 확인하고 각 캡션을 편집한 뒤 작업 공간을 나가기 전에 로컬 설정을 내보내세요.
가이드 읽기 - 4
평가 프롬프트 준비
학습을 마친 호환 LoRA를 새로운 프롬프트로 시험하세요. 모델, 설정, 성공과 실패 사례를 기록하고 기반 모델과 비교해 콘셉트를 평가하세요.
가이드 읽기
데이터셋과 호환성
나만의 LoRA를 위한 유용한 데이터셋 준비
기반 모델을 먼저 선택한 뒤 자료를 준비하세요. Krea 2 학습 가중치는 호환되는 Krea 2 생성 작업 흐름에서 사용합니다. MOSS와 Anima에는 각각 맞는 어댑터가 필요합니다. 모델 이름이 비슷하다고 호환되는 것은 아닙니다.
데이터셋 준비 가이드 읽기- 첫 학습에서는 하나의 콘셉트에 집중하세요.
- 학습에 사용할 권한이 있는 이미지를 선택하세요.
- 손상된 파일과 불필요한 중복 자료를 제거하세요.
- 원본 이미지와 내보낸 JSON 초안은 따로 보관하세요.
프롬프트 노트
새로운 장면의 프롬프트로 콘셉트 평가하기
학습한 호환 어댑터를 평가할 때 참고하세요. 이 내용은 프롬프트 예시이며 생성 결과나 일관된 출력을 보장하지 않습니다.
건축
ohwx_style로 그린 언덕 위 도서관, 따뜻하고 평면적인 색상, 종이 질감, 섬세한 잉크 윤곽선.
일상 속 사물
ohwx_style의 빈티지 탁상 램프, 단순한 구도, 따뜻한 황토색과 남색 팔레트.
자연 풍경
ohwx_style의 비 온 뒤 고요한 숲길, 겹쳐진 형태, 눈에 띄는 과슈 질감.
다른 소재
ohwx_style의 작은 범선, 대담하고 단순한 형태, 부드러운 종이 입자감, 글자 없음.
캐릭터 습작
ohwx_style의 독창적인 가상 정원사, 전신 자세, 단순하고 옅은 배경.
새로운 팔레트 시험
ohwx_style의 야시장, 절제된 파란색과 호박색 팔레트, 손으로 그린 세부 표현.
관련 가이드
작은 준비가 더 나은 창작으로 이어집니다.
이미지 선택, 캡션, 학습 설정, 모델이 실제로 학습한 내용을 평가하는 실용 가이드입니다.
FAQ
LoRA 학습 및 AI 이미지 생성 자주 묻는 질문
모델별 주의 사항과 현재 이용할 수 있는 기능을 안내합니다.
LoRA AI로 무엇을 학습할 수 있고 어떻게 시작하나요?
현재 Krea 2 이미지 LoRA 학습을 이용할 수 있습니다. 캐릭터, 스타일, 제품 자료를 준비하고 학습 화면에서 캡션과 트리거 단어를 확인하세요. 로그인 후 충분한 크레딧으로 제출하면 내 LoRA에서 진행 상황과 완료된 가중치를 확인할 수 있습니다. 다른 모델의 학습과 클라우드 동영상 학습은 아직 지원하지 않습니다.
학습 후 이미지는 어떻게 생성하나요? MOSS나 Anima에서도 같은 가중치를 쓸 수 있나요?
Krea 2 학습이 성공하면 내 LoRA에서 해당 생성 화면을 열어 새로운 프롬프트를 시험할 수 있습니다. MOSS와 Anima도 이미지를 생성하지만 각 모델과 호환되는 어댑터가 필요하며 Krea 2 가중치를 그대로 사용할 수는 없습니다. 제출 전에 필요한 크레딧이 표시됩니다. 로컬 데이터 준비와 초안 내보내기는 무료입니다.
이 페이지에서 유료 학습을 제출할 수 있나요?
Krea 2 클라우드 학습과 해당 모델의 이미지 생성을 이용할 수 있습니다. MOSS와 Anima에는 호환 LoRA를 사용할 수 있는 별도의 이미지 생성 화면이 있습니다. 로그인과 충분한 크레딧이 필요하며 비용은 제출 전에 표시됩니다. 다른 모델의 학습, 자동 캡션, 클라우드 동영상 생성은 아직 지원하지 않습니다. 로컬 준비와 JSON 내보내기는 무료입니다.
추가한 이미지는 어떻게 처리되나요?
로컬 초안은 현재 브라우저 탭에서 이미지를 처리하며 내보낸 JSON에는 원본 이미지가 포함되지 않습니다. 새로고침하거나 페이지를 떠나면 로컬 이미지가 지워집니다. Krea 2 클라우드 학습을 제출하면 이미지 데이터셋과 캡션이 학습 서비스로 전송됩니다. 이미지 생성 시에는 프롬프트와 선택한 LoRA 참조가 해당 서비스로 전송됩니다. 사용 권한이 있는 자료만 제출하세요.
하나의 LoRA를 모든 이미지·동영상 모델에서 쓸 수 있나요?
그대로 돌려 쓸 수는 없습니다. 모델 구조, 기반 버전, 로딩 방식이 맞아야 합니다. Krea 2, MOSS, Anima에는 각각 호환되는 가중치가 필요합니다. 모델 이름이 비슷해도 호환성이 보장되지는 않습니다. 동영상 작업에는 여러 어댑터 파일이 필요할 수도 있습니다.
더 알아보기
더 많은 LoRA 모델과 활용 사례 탐색
학습을 시작하기 전에 관련 모델을 비교하세요. 어댑터 형식과 기반 모델 버전이 호환되어야 합니다.
내 이미지로 다음 LoRA 프로젝트 시작하기
호환되는 모델을 선택하고 이미지와 캡션을 준비한 뒤 지원되는 학습이나 생성에 제출하세요. 데이터셋 설정 초안을 무료로 내보낼 수도 있습니다.