sig_f_child_male

5~10세 남자 아이 · 어린 왕자 / 어린 시절 주인공

한국 YouTube 콘텐츠 자동화 파이프라인 hejin 의 시그니처 캐릭터 라이브러리 LoRA.

핵심 정보

항목	값
Trigger word	hejin_sig_f
권장 strength	0.8
Base model	Flux 2 Klein 4B
라이센스	apache-2.0
파일명	sig_f_child_male_klein4b_v1.safetensors

캐릭터 정보

외모 베이스: a young boy around 7 to 10 years old with innocent gentle charm, soft tousled brown or golden hair, large round curious eyes that radiate wonder, smooth pale skin, small slender build, often a soft thoughtful smile or wide-eyed gaze of discovery. 권장 의상 prior: classic prince-like outfit / casual modern boy clothes (t-shirt and shorts) / school uniform / hanbok 어린이 / 동화 속 의상. 권장 분위기: 어린 왕자, 동화 주인공, 어린 시절 회상 장면, 천진난만한 아이. 활용 작품 예: 어린 왕자 (Le Petit Prince), 동화 시리즈, 주인공의 어린 시절 flashback. 학습 시 caption — 다양한 의상/배경/표정. dataset 작성 prompt 베이스: 'a young boy around 8 years old with soft tousled blonde hair, large innocent curious eyes, gentle thoughtful expression, painterly Studio Ghibli watercolor, dreamy soft lighting.'

학습 정보

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

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_f, close-up portrait of a child boy, casual t-shirt, calm smile, Studio Ghibli watercolor",
    "size": "1024*1024",
    "seed": 12345,
    "loras": [{"path": "https://huggingface.co/althjs/sig_f_child_male/resolve/main/sig_f_child_male_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

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