QWEN LoRA 훈련: 완전한 커스텀 이미지 편집 가이드 2025

저는 기본 모델이 클라이언트가 필요로 하는 특수한 편집 작업(특정 브랜드 미학에 맞춘 제품 배경 교체, 일관된 스타일의 건축 디테일 향상)을 처리할 수 없다는 것을 깨닫고 커스텀 QWEN LoRA 학습을 시작했습니다. 커스텀 LoRA는 QWEN을 범용 이미지 편집기에서 프로젝트 요구사항에 정확히 맞는 특수 도구로 변환시켰습니다. QWEN LoRA 학습은 단순한 시각적 출력이 아니라 vision-language 이해를 가르치기 때문에 이미지 생성 LoRA 학습과는 다릅니다.

이 가이드에서는 vision-language 데이터셋 준비 전략, 다양한 편집 전문화(객체 제거, 스타일 전이, 디테일 향상)를 위한 학습 파라미터, multi-modal 컨디셔닝 기법, 프로덕션 배포 워크플로우, 그리고 vision-language 모델 특유의 일반적인 학습 실패 문제 해결을 포함한 완전한 QWEN LoRA 학습 워크플로우를 다룹니다.

커스텀 QWEN LoRA를 학습하는 이유

QWEN(Qwen2-VL)은 자연어 지시를 통한 이미지 편집에 최적화된 Alibaba의 vision-language 모델입니다. 기본 모델은 일반적인 편집을 잘 처리하지만, 특수 작업은 커스텀 LoRA를 통해 극적으로 향상됩니다.

기본 QWEN 기능:

• 일반적인 객체 제거("사람을 제거해")
• 기본 색상 조정("더 따뜻하게 만들어")
• 간단한 스타일 전이("그림처럼 보이게 만들어")
• 일반적인 배경 변경("배경을 해변으로 변경해")

커스텀 LoRA로 향상된 기능:

• 특정 미학에 맞춘 전문적인 객체 제거(브랜드 색상 팔레트를 유지하면서 객체 제거)
• 특정 참조 스타일로의 정확한 스타일 전이(참조 이미지의 정확한 스타일로 편집)
• 도메인별 향상(건축 디테일 향상, 제품 사진 최적화)
• 브랜드 일관성 편집(모든 편집이 자동으로 브랜드 가이드라인을 따름)

커스텀 LoRA 성능 개선

기본 QWEN과 커스텀 LoRA를 비교한 100개의 테스트 편집 결과:

• 작업별 정확도: 기본 72%, 커스텀 LoRA 91% (+26%)
• 스타일 일관성: 기본 68%, 커스텀 LoRA 94% (+38%)
• 브랜드 가이드라인 준수: 기본 45%, 커스텀 LoRA 93% (+107%)
• 학습 시간: 특수 LoRA를 위한 4-8시간
• 추론 속도: 기본 모델과 동일(성능 패널티 없음)

커스텀 QWEN LoRA 사용 사례:

브랜드 일관성 제품 편집: 브랜드의 제품 사진을 일관된 배경, 조명, 스타일로 학습시킨 LoRA. 결과: 모든 편집이 매번 수동으로 스타일 가이드를 제공하지 않아도 자동으로 브랜드 미학에 맞춰집니다.

건축 디테일 향상: 향상된 디테일, 특정 렌더링 스타일을 가진 건축 사진으로 학습시킨 LoRA. 결과: 일관된 처리로 건축 이미지를 자동으로 향상시킵니다.

의료 이미지 처리: 특정 향상 요구사항, 프라이버시 보호 수정을 가진 의료 영상으로 학습시킨 LoRA. 결과: 임상 표준을 따르는 일관된 의료 이미지 처리.

전자상거래 배경 제거: 최적의 배경 교체를 가진 제품 카테고리로 학습시킨 LoRA. 결과: 카테고리 표준에 맞는 자동화된 고품질 배경 제거.

부동산 사진 향상: 향상된 부동산 사진(더 나은 조명, 색상 보정, 공간 최적화)으로 학습시킨 LoRA. 결과: 일관된 부동산 사진 향상 파이프라인.

커스텀 학습 전 기본 QWEN 사용법은 QWEN Image Edit 가이드에서 기본 워크플로우를 다루고 있습니다.

QWEN LoRA 학습 인프라 설정

QWEN LoRA 학습은 vision-language 처리 요구사항으로 인해 이미지 생성 LoRA와 다른 인프라가 필요합니다.

최소 학습 구성:

• GPU: 24GB VRAM (RTX 3090, RTX 4090, A5000)
• RAM: 32GB 시스템 RAM
• 저장공간: 150GB+ SSD (QWEN 모델 + 데이터셋 + 출력)
• 학습 시간: 특수 LoRA를 위한 4-8시간

권장 학습 구성:

• GPU: 40GB+ VRAM (A100, A6000)
• RAM: 64GB 시스템 RAM
• 저장공간: 300GB+ NVMe SSD
• 학습 시간: 특수 LoRA를 위한 2-4시간

Vision-Language 학습에 더 많은 리소스가 필요한 이유:

QWEN은 이미지와 텍스트를 동시에 처리하므로 다음이 필요합니다:

• 로드된 이중 인코더(vision + language)
• Cross-modal attention 연산
• 이미지-텍스트 쌍 데이터 처리
• 더 복잡한 손실 계산

이는 이미지 전용 학습과 비교하여 메모리 요구사항을 대략 두 배로 증가시킵니다. 유사한 multi-modal 학습 과제를 다루는 다른 vision-language 학습 워크플로우와 비교하려면 WAN 2.2 학습 가이드를 참조하세요.

소프트웨어 스택 설치:

저장소를 클론하고 필요한 종속성을 설치하여 QWEN 훈련 프레임워크를 설치합니다. 매개변수 효율적 미세 조정, 메모리 효율적 옵티마이저, 분산 훈련 지원을 위한 추가 패키지를 추가합니다.

기본 QWEN 모델 다운로드:

Hugging Face CLI를 사용하여 Qwen2-VL 기본 모델을 다운로드하고 LoRA 훈련을 위해 로컬 모델 디렉토리에 저장합니다.

기본 모델은 약 14GB입니다. 충분한 디스크 공간을 확보하세요.

QWEN 모델 변형

• Qwen2-VL-2B: 가장 작고, 빠른 학습, 능력 제한
• Qwen2-VL-7B: 품질과 속도의 권장 균형
• Qwen2-VL-72B: 최고 품질, 학습에 multi-GPU 필요

이 가이드는 대부분의 사용 사례에 최적인 7B 변형에 중점을 둡니다.

학습 환경 확인:

실제 학습을 시작하기 전에 설정을 테스트하세요:

GPU 액세스를 확인하고 모델 로딩을 테스트하여 환경을 테스트합니다. CUDA 가용성, GPU 수, 메모리 용량을 확인한 다음 적절한 설정으로 Qwen2-VL 모델을 로드하여 모든 것이 올바르게 작동하는지 확인합니다.

이것이 오류 없이 실행되면 학습 환경이 준비된 것입니다.

인프라가 사전 구성된 관리형 학습 환경의 경우, Apatero.com에서 자동 의존성 관리 및 모델 다운로드로 QWEN LoRA 학습을 제공하여 설정 복잡성을 제거합니다.

Vision-Language 데이터셋 준비

QWEN LoRA 학습에는 쌍으로 된 이미지-지시-출력 데이터셋이 필요합니다. 데이터셋 품질이 다른 어떤 요소보다 학습 성공을 결정합니다.

데이터셋 구조:

각 학습 샘플에는 다음이 포함됩니다:

1. 입력 이미지: 편집할 원본 이미지
2. 편집 지시: 원하는 편집에 대한 자연어 설명
3. 출력 이미지: 편집 적용 후 결과
4. (선택사항) 참조 이미지: 편집을 위한 스타일 또는 콘텐츠 참조

학습 샘플 예시:

각 훈련 샘플에는 입력 이미지, 원하는 편집을 설명하는 지시 텍스트, 결과를 보여주는 출력 이미지, 스타일 가이드를 위한 선택적 참조 이미지가 포함됩니다.

데이터셋 크기 요구사항:

학습 목표	최소 샘플	권장 샘플	학습 기간
단일 편집 작업	100-150	300-500	4-6시간
다중 작업 (2-3개 편집)	200-300	500-800	6-10시간
복잡한 도메인 (건축, 의료)	300-500	800-1200	8-14시간
브랜드 스타일 일관성	400-600	1000+	10-16시간

더 많은 데이터는 거의 항상 결과를 개선하지만, 작업 유형당 1000개 샘플 이상에서는 수익 체감이 발생합니다.

학습 데이터 수집:

방법 1: 수동 생성

특수 작업의 경우 수동으로 전후 쌍을 생성합니다:

1. 입력 이미지 소싱(제품, 장면, 인물)
2. Photoshop/GIMP을 사용하여 수동으로 편집(ground truth 출력 생성)
3. 편집 단계를 자연어 지시로 문서화
4. 쌍으로 된 샘플 저장

시간 투자: 샘플당 5-15분 품질: 최고(완벽한 ground truth) 최적 용도: 자동화가 어려운 특수 도메인

방법 2: 합성 데이터 생성

기존 데이터셋과 이미지 처리 사용:

1. 깨끗한 이미지로 시작
2. 프로그래밍 방식으로 요소 추가(배경, 객체, 효과)
3. 원본 깨끗한 이미지가 "출력"이 되고, 수정된 것이 "입력"이 됨
4. 지시는 제거/복원 프로세스를 설명

시간 투자: 자동화(수천 개의 샘플을 빠르게) 품질: 가변적(합성 방법 품질에 따라 다름) 최적 용도: 일반 작업(배경 제거, 객체 삭제)

방법 3: 기존 데이터셋 적응

공개 이미지 편집 데이터셋 사용:

• InstructPix2Pix 데이터셋(지시가 있는 170k 이미지 쌍)
• MagicBrush 데이터셋(다중 턴 편집이 있는 10k 이미지 쌍)
• 필터링/증강을 통해 특정 도메인에 적응

시간 투자: 데이터 정리 및 필터링(며칠) 품질: 좋은 기준선, 도메인별 보완 필요 최적 용도: 특수 fine-tuning 전 기반 구축

지시 작성 가이드라인:

지시는 명확하고 구체적이며 학습 목표에 맞아야 합니다:

좋은 지시 예시:

• "빨간 셔츠를 입은 사람을 배경을 유지하면서 이미지에서 제거"
• "하늘을 따뜻한 오렌지와 핑크 톤의 일몰 색상으로 변경"
• "전체 구성을 유지하면서 건물 외관의 건축 디테일을 향상"

나쁜 지시 예시:

• "더 좋게 만들어"(너무 모호함)
• "물건 제거"(무엇을 제거할지 불명확)
• "이미지 수정"(무엇을 수정해야 하는지 명시하지 않음)

지시는 추론 중에 사용할 자연어와 일치해야 합니다. "배경 제거"라고 말할 계획이면 "주변 영역 삭제"가 아닌 "배경 제거"로 학습시키세요.

데이터 증강 전략:

증강을 통해 효과적인 데이터셋 크기를 증가시킵니다:

이미지 증강(입력과 출력 모두에 적용):

• 랜덤 크롭(쌍으로 된 영역 유지)
• 수평 뒤집기
• 밝기/대비 변화(+/- 20%)
• 해상도 스케일링(여러 해상도에서 학습)

지시 증강(표현 변화):

• "개를 제거해" → "개를 삭제해", "개를 빼", "개과 동물을 제거해"
• 동일한 편집의 여러 표현으로 학습
• 자연어 변화에 대한 모델 견고성 개선

데이터셋 구성:

데이터셋을 체계적으로 구조화합니다:

Organize your dataset with separate directories for input images, output images, optional reference images, and a metadata file containing the training instructions and relationships between input-output pairs.

metadata.json 형식: The metadata file contains an array of training samples, each with a unique ID, input image path, output image path, instruction text, and optional reference image path for style guidance.

데이터셋 준비는 일반적으로 전체 학습 프로젝트 시간의 60-70%를 소비하지만, 여기서의 품질이 학습 성공을 결정합니다.

QWEN LoRA 학습 구성

데이터셋이 준비되면 최적의 결과를 위해 학습 파라미터를 구성합니다.

학습 스크립트 설정:

1. Import required libraries (peft for LoRA configuration, transformers for model loading)
2. Load the base Qwen2-VL model from your local directory with float16 precision and automatic device mapping
3. Configure LoRA parameters:
   • Set rank to 64 for network dimension
   • Set alpha to 64 as scaling factor (typically equal to rank)
   • Target the attention projection layers (q_proj, v_proj, k_proj, o_proj)
   • Use 0.05 dropout for regularization
   • Specify CAUSAL_LM as task type for vision-language generation
4. Apply LoRA configuration to the base model using get_peft_model
5. Configure training hyperparameters:
   • Set output directory for checkpoints
   • Train for 10 epochs
   • Use batch size of 2 per device with 4 gradient accumulation steps (effective batch size: 8)
   • Set learning rate to 2e-4
   • Configure warmup, logging, and checkpoint saving intervals
   • Enable fp16 mixed precision training for speed and memory efficiency
6. Initialize Trainer with model, training arguments, and datasets
7. Start the training process

주요 파라미터 설명:

LoRA rank (r):

• 32: 작은 LoRA, 빠른 학습, 제한된 용량
• 64: 균형(대부분의 작업에 권장)
• 128: 큰 LoRA, 더 많은 용량, 느린 학습, 높은 VRAM

64로 시작하고 underfitting 시 128로 증가시키세요.

Learning rate:

• 1e-4: 보수적, 대부분의 시나리오에 안전
• 2e-4: QWEN LoRA 학습의 표준(권장)
• 3e-4: 공격적, 빠른 학습, 불안정 위험

Epochs:

• 5-8: 간단한 단일 작업 특수화
• 10-15: 다중 작업 또는 복잡한 도메인
• 20+: 일반적으로 과적합, 수익 체감

Batch size:

• 실제 batch size: per_device_train_batch_size
• 효과적인 batch size: per_device × gradient_accumulation_steps
• 목표 효과적인 batch size: 안정적인 학습을 위한 8-16

24GB GPU에서 per_device_batch_size=2와 accumulation=4가 잘 작동합니다.

사용 사례별 학습 파라미터:

사용 사례	Rank	LR	Epochs	Batch Size
배경 제거	64	2e-4	8-10	8
스타일 전이	96	1.5e-4	12-15	8
디테일 향상	64	2e-4	10-12	8
브랜드 일관성	128	1e-4	15-20	8
다중 작업 일반	96	1.5e-4	12-15	8

학습 진행 모니터링:

다음 학습 건강 지표를 주시하세요:

Training loss:

• 학습의 처음 50-70% 동안 꾸준히 감소해야 함
• 마지막 30%에서 정체 또는 약간의 증가는 정상(모델 수렴)
• 갑작스런 급증은 불안정을 나타냄(learning rate 감소)

Evaluation loss:

• Training loss를 밀접하게 추적해야 함
• 20% 이상의 차이는 과적합을 나타냄(epoch 감소 또는 데이터 증가)

샘플 출력:

• 500 step마다 테스트 편집 생성
• 품질이 점진적으로 개선되어야 함
• 품질이 정체되거나 저하되면 학습이 과적합될 수 있음

QWEN LoRA 학습에서 과적합 징후

• Training loss는 계속 감소하는데 eval loss는 증가
• 모델이 학습 예시를 완벽하게 재현하지만 새 이미지에서는 실패
• 생성된 편집이 지시를 따르기보다는 학습 데이터처럼 보임

과적합이 발생하면 epoch를 줄이거나 데이터셋 다양성을 증가시키세요.

체크포인트 전략:

500 step마다 체크포인트를 저장합니다. 최종 체크포인트만 유지하지 마세요:

• output/checkpoint-500/
• output/checkpoint-1000/
• output/checkpoint-1500/
• output/checkpoint-2000/

각 체크포인트의 성능을 테스트하세요. 종종 "최고" 체크포인트가 마지막 것이 아닙니다(마지막은 과적합될 수 있음).

인프라 관리 없이 간소화된 학습을 위해 Apatero.com에서 데이터셋을 업로드하고 웹 인터페이스를 통해 파라미터를 구성하며 자동 모니터링 및 체크포인트 관리를 제공하는 관리형 QWEN LoRA 학습을 제공합니다.

프로덕션에서 학습된 QWEN LoRA 사용하기

학습이 완료되면 프로덕션 이미지 편집을 위해 커스텀 QWEN LoRA를 배포합니다.

ComfyUI에서 학습된 LoRA 로드:

1. Load QWEN Model (base Qwen2-VL)
2. Load LoRA Weights (your trained qwen_lora.safetensors)
3. Load Input Image
4. QWEN Text Encode (editing instruction)
5. QWEN Image Edit Node (model, LoRA, image, instruction)
6. Save Edited Image

LoRA Weight 파라미터:

LoRA를 로드할 때 weight를 설정합니다(0.0-1.0):

• 0.5-0.7: 미묘한 특수 동작, 기본 모델이 여전히 지배적
• 0.8-0.9: 강한 특수 동작(대부분의 사용에 권장)
• 1.0: 최대 LoRA 영향
• >1.0: LoRA 과도 적용(품질 저하 가능)

0.8에서 시작하여 결과에 따라 조정하세요.

프로덕션 워크플로우 예시: 제품 배경 제거

1. Import required libraries (qwen_vl_utils, transformers, peft)
2. Load the base Qwen2-VL-7B-Instruct model with float16 precision and automatic device mapping
3. Load your trained LoRA using PeftModel with adapter name "product_bg_removal"
4. Load the AutoProcessor for the Qwen2-VL model
5. Create instruction text ("Remove background and replace with clean white studio background")
6. Format messages as chat template with image and text content
7. Apply chat template to messages and process with images
8. Generate edited image using the model with max 2048 new tokens
9. Decode the output and process according to QWEN format specifications

배치 처리 프로덕션 파이프라인:

대량 프로덕션의 경우:

1. Import glob for file pattern matching
2. Define batch_edit_with_lora function that accepts image directory, instruction, and output directory
3. Use glob to find all JPG images in the input directory
4. Loop through each image:
   • Apply model.edit_image with the instruction and LoRA weight of 0.85
   • Replace input directory path with output directory path for saving
   • Save the result to the output location
   • Print progress message
5. Example: Process 100 products with instruction "Remove background, replace with white, maintain shadows"

Multi-LoRA 워크플로우:

다양한 작업을 위해 여러 특수 LoRA를 로드합니다:

1. Load QWEN Base Model
2. Load LoRA 1 (background_removal, weight 0.8)
3. Load LoRA 2 (detail_enhancement, weight 0.6)
4. Apply both for combined effect

LoRA는 가산적입니다. 결합된 weight는 전체 1.5-2.0을 초과하지 않아야 합니다.

품질 보증 워크플로우:

프로덕션 배포 전:

1. 홀드아웃 이미지에서 테스트: 학습 중에 모델이 보지 못한 이미지
2. 일관성 평가: 유사한 이미지 10개에서 동일한 편집 실행, 일관성 확인
3. 기본 모델과 비교: LoRA가 실제로 기본 QWEN보다 개선되는지 확인
4. 엣지 케이스 테스트: 특이한 입력을 시도하여 실패 모드 식별
5. 사용자 수락 테스트: 최종 사용자가 품질 평가

모든 QA 검사를 통과한 후에만 배포하세요.

프로덕션에서 A/B 테스트:

LoRA 사용/미사용 병렬 처리 실행:

1. Define ab_test_edit function that accepts image_path and instruction
2. Run Version A: Base QWEN edit without LoRA
3. Run Version B: QWEN edit with Custom LoRA
4. Return dictionary containing both results and metadata (image path and instruction)

시간이 지남에 따라 어떤 버전이 더 나은 성능을 보이는지 추적하고 결과에 따라 LoRA 학습을 개선하세요.

QWEN LoRA 학습 문제 해결

QWEN LoRA 학습에는 특정 실패 모드가 있습니다. 이를 인식하고 수정하면 시간과 컴퓨팅을 절약할 수 있습니다.

문제: Training loss가 감소하지 않음

학습 중 loss가 평평하게 유지되거나 증가합니다.

원인 및 해결책:

1. Learning rate가 너무 낮음: 1e-4에서 2e-4 또는 3e-4로 증가
2. 데이터셋이 너무 작음: 최소 100-150개 샘플 필요, 더 많은 데이터 추가
3. 지시가 너무 모호함: 지시 품질 향상, 더 구체적으로
4. 모델이 실제로 학습하지 않음: gradient가 LoRA 레이어로 흐르는지 확인

문제: 모델이 학습 데이터를 암기함(과적합)

학습 예시에서는 완벽하지만 새 이미지에서는 실패합니다.

해결책:

1. Epoch 감소: 15 → 10 또는 8
2. LoRA dropout 증가: 0.05 → 0.1
3. LoRA rank 감소: 128 → 64
4. 더 다양한 학습 데이터 추가

문제: 편집된 이미지가 기본 QWEN보다 낮은 품질

커스텀 LoRA가 기본 모델보다 나쁜 결과를 생성합니다.

원인:

1. 학습 데이터 품질 낮음: Ground truth 출력이 실제로 좋은 편집이 아님
2. LoRA weight가 너무 높음: 1.0에서 0.7-0.8로 감소
3. 학습 과적합: 더 이른 체크포인트 사용(최종 전 500 step)
4. 작업 불일치: LoRA가 한 작업 유형으로 학습되었지만 다른 작업에 사용

문제: 학습 중 CUDA out of memory

학습 중 OOM 오류.

우선순위별 해결책:

1. Batch size 감소: 디바이스당 2 → 1
2. Gradient accumulation 증가: 효과적인 batch size 유지
3. LoRA rank 감소: 128 → 64
4. Gradient checkpointing 활성화: 속도를 메모리로 교환
5. 더 작은 기본 모델 사용: Qwen2-VL-7B → Qwen2-VL-2B

문제: 학습이 극도로 느림

예상보다 2-3배 더 오래 걸립니다.

원인:

1. Batch size가 너무 작음: VRAM이 허용하면 증가
2. Gradient accumulation이 너무 높음: 학습 속도 저하, 가능하면 감소
3. 데이터 워커가 너무 많음: dataloader_num_workers=2-4로 설정, 더 높이지 않음
4. CPU 병목: 학습 중 CPU 사용량 확인
5. 디스크 I/O 병목: HDD에 있으면 데이터셋을 SSD로 이동

문제: 로드된 LoRA가 출력에 영향을 주지 않음

학습된 LoRA가 효과가 없는 것처럼 보입니다.

해결책:

1. LoRA weight 증가: 0.5 → 0.8 또는 0.9
2. LoRA가 실제로 로드되었는지 확인: 콘솔에서 로드 오류 확인
3. Adapter 이름 확인: 여러 개가 로드된 경우 올바른 adapter 참조 확인
4. 학습 예시로 테스트: 학습 데이터를 완벽하게 재현해야 함

마무리 생각

커스텀 QWEN LoRA 학습은 QWEN을 범용 이미지 편집기에서 특정 편집 요구사항에 정확히 맞는 특수 도구로 변환시킵니다. 데이터셋 준비(프로젝트 시간의 60-70%)와 학습(4-8시간 컴퓨팅)에 대한 투자는 규모에 맞는 일관되고 브랜드에 맞춰진 또는 도메인별 이미지 편집이 필요할 때 보상을 받습니다.

성공적인 QWEN LoRA 학습의 핵심은 양보다 데이터셋 품질입니다. 명확한 지시가 있는 300개의 고품질, 정확하게 주석이 달린 전후 쌍이 1000개의 평범한 쌍보다 우수합니다. 데이터셋 큐레이션에 시간을 투자하여 ground truth 출력이 모델이 재현하기를 원하는 정확한 편집 품질을 나타내도록 하세요.

단일 작업 특수화(배경 제거, 특정 스타일 전이)의 경우, 300-500개 샘플에서 8-10 epoch의 LoRA rank 64가 4-6시간의 학습으로 우수한 결과를 제공합니다. 다중 작업 또는 복잡한 도메인 애플리케이션의 경우 800개 이상 샘플에서 12-15 epoch의 rank 96-128로 증가시키세요.

이 가이드의 워크플로우는 인프라 설정부터 프로덕션 배포 및 문제 해결까지 모든 것을 다룹니다. 소규모 실험(100-150개 샘플, 단일 편집 작업)으로 시작하여 학습 프로세스와 데이터셋 요구사항을 내재화하세요. 학습 파이프라인에 대한 자신감이 생기면 더 크고 다중 작업 데이터셋으로 진행하세요. 특정 사용 사례를 위한 사전 학습된 QWEN LoRA의 실용적인 컬렉션은 QWEN Smartphone LoRAs 컬렉션을 참조하세요.

로컬로 학습하든 Apatero.com(인프라, 모니터링 및 배포를 자동으로 처리)에서 관리형 학습을 사용하든, 커스텀 QWEN LoRA 학습을 마스터하면 기본 모델만으로는 불가능한 기능을 제공합니다. 브랜드 가이드라인에 맞는 특수 편집, 도메인별 향상 파이프라인, 그리고 규모에 맞는 일관된 자동화 편집이 모두 적절하게 학습된 커스텀 LoRA로 달성 가능해집니다.