Notebook entry
조사한 내용과 아직 확인하지 못한 부분을 함께 기록했다. 계획은 완료된 결과가 아니라 다음 검증을 위한 메모로 남겼다.
조사 배경
24×24 픽셀아트 데이터셋과 SD1.5 LoRA 학습 준비 상태, 게임 스프라이트 활용 경로를 조사했다.
확인한 내용
- 20K 데이터셋과 19 family·133 category 분류 구조가 기록되어 있다.
- 원문 기준 16,492장 전처리와 SD1.5 base·kohya 설정 준비가 완료되어 있다.
- 해상도·색상·중복 검사는 데이터 수준에서 기록되어 있다.
- 학습 후 512/1024 생성과 NEAREST 다운스케일을 활용하는 계획이 제안되어 있다.
확인하지 못한 내용
- LoRA 학습 실행·샘플 품질
- 학습 loss·재현성
- 게임 스프라이트 활용 결과
- 데이터 분류 오류가 학습에 미치는 영향
직접 실행 여부
데이터 전처리·설정 준비만 실행; 학습은 보류
직접 측정 여부
데이터 검사 일부만 존재; 학습 품질 측정 없음
다음 실험/검증 계획
- 학습 승인을 확인한다.
- 고정 config와 소량 step으로 smoke test 후 샘플을 검토한다.
- 학습이 실제로 가치 있는지 확인한 뒤 전체 epoch와 게임 적용을 진행한다.
Sources
Original DevSnack URL
- https://devsnack-blog.vercel.app/research/pixelgpt-24-24-lora
Promotion
- 이 Note는 조사 단계 기록이다. 직접 실행·측정·적용 결과가 별도 자산으로 검증되기 전까지
promoted_asset_url은null이다.