항목	값
Trigger word	`hejin_sig_s`
권장 strength	`0.8`
Base model	Flux 2 Klein 4B
라이센스	`apache-2.0`
파일명	`sig_s_50s_female_western_klein4b_v1.safetensors`

캐릭터 정보

외모 베이스: a 50s European woman with composed mature elegance, shoulder-length or longer wavy chestnut or grey hair often pinned up, thoughtful blue or grey eyes with confident wise gaze, refined oval face with subtle expression lines, graceful mature build with composed dignified posture, often a calm authoritative expression with a subtle warm smile. 권장 의상 prior: Victorian formal gown / Edwardian afternoon dress / 1930s tea dress / modern professional dress / royal Tudor gown / detective trench coat. 권장 분위기: 영국 시대극의 마담, 50대 부인, 여왕, 마담 OO, 50대 여형사. 활용 작품 예: 영국 시대극의 마담, 빅토리아 여왕, 50대 어머니, 마담 추리물. dataset 작성 prompt 베이스: 'a 50s European woman with shoulder-length wavy chestnut hair with grey, thoughtful grey eyes, refined dignified face, calm authoritative warm expression, painterly Studio Ghibli watercolor, soft warm interior light.'

학습 정보

데이터셋: 20 컷 (1024×1024) — 의상 / 표정 / 배경 다양화
Caption 형식: hejin_sig_s, <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_s, 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_s_50s_female_western/resolve/main/sig_s_50s_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.