항목	값
Trigger word	`hejin_sig_v`
권장 strength	`0.8`
Base model	Flux 2 Klein 4B
라이센스	`apache-2.0`
파일명	`sig_v_elderly_male_eastern_klein4b_v1.safetensors`

캐릭터 정보

외모 베이스: an elderly East Asian (Korean) man in his late 60s to 70s with seasoned wise presence, silver-grey hair neatly tied (traditional topknot or modern combed back), refined face with deep lines around thoughtful wise eyes, well-groomed long white beard and moustache (traditional scholar look), slightly thin mature build with composed dignified posture. 권장 의상 prior: hanbok 도포 어두운 색조 / 한복 노대신의 관복 / 한복 (hanbok Korean traditional dress) elderly formal / 노학자 의상. 권장 분위기: 한국 사극의 노대신/영의정, 노학자, 사극의 임금/왕, 무협의 노스승. 활용 작품 예: 한국 사극의 노대신/영의정, 노스승, 무협의 노고수, 한신/토지의 어른. dataset 작성 prompt 베이스: 'an elderly East Asian man with silver-grey neatly tied hair, deeply lined wise face, well-groomed long white beard, dignified composed expression, painterly Studio Ghibli watercolor, soft warm interior light.'

학습 정보

데이터셋: 20 컷 (1024×1024) — 의상 / 표정 / 배경 다양화
Caption 형식: hejin_sig_v, <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

bash

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_v, close-up portrait of an elderly Korean man, modern casual shirt, calm smile, Studio Ghibli watercolor",
    "size": "1024*1024",
    "seed": 12345,
    "loras": [{"path": "https://huggingface.co/althjs/sig_v_elderly_male_eastern/resolve/main/sig_v_elderly_male_eastern_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):


01	05	10	15
#01	#05	#10	#15

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