항목	값
Trigger word	`hejin_sig_o`
권장 strength	`0.8`
Base model	Flux 2 Klein 4B
라이센스	`apache-2.0`
파일명	`sig_o_40s_female_western_klein4b_v1.safetensors`

캐릭터 정보

외모 베이스: a 40s European woman with composed mature elegance, shoulder-length wavy chestnut or auburn hair often pinned up, thoughtful blue or hazel eyes with confident wise gaze, refined oval face with subtle expression lines, graceful slender build with composed dignified posture, often a calm authoritative expression. 권장 의상 prior: Edwardian high-collar blouse / Victorian gown / 1930s tea dress / modern professional dress / royal Tudor gown / detective trench coat. 권장 분위기: 영국 시대극의 부인, 여왕, 여형사, 마담, 40대 직장 여성 임원. 활용 작품 예: 영국 시대극의 어머니, 빅토리아 여왕 류, 마담, 추리물의 미세스 OO. dataset 작성 prompt 베이스: 'a 40s European woman with shoulder-length wavy chestnut hair, thoughtful blue eyes, refined dignified face, calm authoritative expression, painterly Studio Ghibli watercolor, soft warm light.'

학습 정보

데이터셋: 20 컷 (1024×1024) — 의상 / 표정 / 배경 다양화
Caption 형식: hejin_sig_o, <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_o, 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_o_40s_female_western/resolve/main/sig_o_40s_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):


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.