PixAI 멀티 버전 LoRA 가이드｜데이터셋 재사용으로 학습비 절반
비슷한 LoRA를 계속 새로 올리고 계셨다면 이제 안 그러셔도 됩니다. 모델 하나에 버전을 쌓아 관리하는 법, 그리고 데이터셋을 손대지 않고 재학습할 때 붙는 50% 할인의 조건을 정리했습니다.
PixAI에 멀티 버전 LoRA가 들어갔습니다. 같은 LoRA의 여러 버전을 모델 하나에 묶어 관리할 수 있게 됐다는 뜻입니다. 업로드 목록이 비슷한 이름으로 도배되는 일도, 어느 파일이 최신인지 헷갈리는 일도 없어집니다. 여기에 데이터셋 재사용 기능을 함께 쓰면 이전에 올린 데이터셋으로 재학습할 때 학습 비용이 50% 할인됩니다.
이 글에서는 두 기능이 정확히 어떻게 동작하는지, 생성할 때 버전을 어떻게 바꾸는지, 50% 할인이 붙는 조건과 붙지 않는 조건, 그리고 특정 버전을 편집하거나 아카이브하는 방법까지 다룹니다.
멀티 버전 LoRA란
같은 LoRA의 여러 버전을 모델 하나 아래에 쌓을 수 있는 기능입니다. 학습을 다시 돌린 것, 베이스 모델이 다른 것, 하이퍼파라미터만 조금 바꾼 것 전부 한 카드에 들어갑니다. 손볼 때마다 새 LoRA를 올릴 필요가 없어지고, 팔로워는 일관된 모델 페이지 하나에서 클릭 한 번으로 버전을 바꿔 쓸 수 있습니다.
실제로 뭐가 달라지는지 보면 이렇습니다.
- 페이지가 정리되고 찾기 쉬워집니다. 비슷비슷한 업로드 대여섯 개에 흩어져 있던 작업물이 한곳에 모입니다.
- 베이스 모델이 달라도 한 카드에 들어갑니다. 같은 캐릭터 LoRA의 Tsubaki 버전과 Tsubaki.2 버전을 나란히 둘 수 있습니다. 현재 학습 가능한 DiT 베이스는 DiT LoRA 학습 가이드에서 확인해 주세요.
- 버전 이력이 남습니다. 아카이브하기 전까지는 예전 버전도 계속 접근할 수 있어서, 특정 버전을 선호하는 사용자는 그걸 고정해 쓸 수 있습니다.
LoRA 자체가 아직 익숙하지 않으시다면 모델 vs LoRA 기초와 LoRA 사용법 4단계 가이드를 먼저 보시는 편이 이해가 빠릅니다.
기존 LoRA에 새 버전 추가하기
세 단계면 끝납니다.
1단계. LoRA 카드를 눌러 모델 상세 페이지로 들어갑니다.
페이지 오른쪽 위 아이콘을 눌러 버전 관리 화면을 엽니다.
2단계. 버전 추가를 누릅니다.
3단계. LoRA 학습 페이지로 넘어갑니다.
학습이 끝나면 새 버전이 기존 모델 카드에 자동으로 붙습니다. 따로 업로드하실 필요가 없습니다.
이 흐름을 가장 자주 쓰게 되는 상황은 이렇습니다.
- 새 베이스 모델이 나와서 옮겨 타고 싶을 때 (예: Tsubaki에서 Tsubaki.2로)
- 학습 데이터를 더 잘 모아서 개선된 v2를 내고 싶을 때
- 가벼운 버전과 고품질 버전을 나란히 내고 싶을 때
생성할 때 LoRA 버전 바꾸기
버전 전환은 모델 페이지와 생성 패널 양쪽에 들어가 있습니다.
모델 상세 페이지에서
원하는 버전을 고른 뒤 이 LoRA 사용을 누르시면 됩니다.
호환되는 베이스 모델이 알아서 함께 불러와집니다. 어느 버전이 어떤 베이스로 학습됐는지 외우고 계실 필요가 없습니다.
생성 패널에서
LoRA를 고르고 나면 버전 선택기가 나타납니다. 생성 흐름에서 빠져나가지 않고 지원되는 베이스 모델 버전 사이를 바로 오갈 수 있습니다.
두 번째 방식이 생각보다 유용합니다. 캐릭터 LoRA를 베이스 모델별로 비교해 보고 싶을 때, 이를테면 Tsubaki와 Tsubaki.2에서 어떻게 다르게 나오는지 볼 때, LoRA를 매번 다시 고르지 않고 자리에서 버전만 바꿔 가며 돌릴 수 있습니다.
데이터셋 재사용: 학습 비용 50% 절약
LoRA를 다듬는 작업은 대부분 같은 이미지로 다시 학습하는 일입니다. 트리거 워드를 손보거나, 베이스 모델을 옮기거나, 캡션을 다시 달고 개선판을 내거나. 그때마다 같은 데이터셋을 다시 올리는 것은 시간도 크레딧도 낭비입니다.
데이터셋 재사용 기능이 이 두 가지를 같이 해결합니다. 이전 데이터셋을 자동으로 불러오고, 학습 비용에 50% 할인이 자동으로 붙습니다. 진입 경로는 두 가지입니다.
방법 1. 모델 상세에서 바로 재사용
가장 빠른 경로이고 대부분의 경우 이걸로 충분합니다.
내 LoRA 목록에서 업데이트할 모델을 고릅니다.
모델 상세 페이지 오른쪽 위의 점 세 개 메뉴(⋮)를 누릅니다.
메뉴에서 데이터셋 재사용을 고릅니다.
최신 버전의 데이터셋이 자동으로 불러와지고, 제출 전에 학습 비용에 50% 할인이 적용된 것을 확인하실 수 있습니다.
방법 2. 특정 버전의 데이터셋 재사용
최신 버전이 아니라 예전 버전의 데이터셋을 쓰고 싶으실 때는 조금 긴 경로를 타셔야 합니다.
- LoRA 모델 상세 페이지를 열고 모델 편집을 누릅니다.
- 데이터셋을 재사용할 버전을 고릅니다.
- 해당 버전의 데이터셋이 이미 올라간 상태로 학습 페이지로 넘어갑니다.
모델 편집 페이지는 버전을 하나씩 관리하는 곳이기도 합니다. 특정 버전의 정보를 고치거나 아카이브하는 것도 여기서 합니다. 아카이브는 아래에서 따로 다루겠습니다.
50% 할인이 붙는 경우와 안 붙는 경우
여기서 많이들 걸리십니다. 50% 할인은 데이터셋을 그대로 뒀는지에 달려 있습니다.
| 동작 | 50% 할인 |
|---|---|
| 기존 데이터셋을 손대지 않고 재사용 | ✅ 적용 |
| 데이터셋을 재사용하면서 이미지 추가 | ❌ 미적용 |
| 데이터셋을 재사용하면서 이미지 삭제 | ❌ 미적용 |
| 완전히 새로운 데이터셋으로 새 버전 생성 | ❌ 미적용 |
규칙은 단순합니다. 데이터셋을 바꾸지 않고 그대로 다시 써야 합니다. 이미지를 하나라도 넣거나 빼거나 교체하는 순간 시스템은 새 데이터셋으로 보고 정가로 계산합니다.
데이터셋을 꼭 바꿔야 하는 상황이라면 정가를 각오하셔야 합니다. 그래도 멀티 버전 시스템 덕분에 업로드 수고는 줄고, 모델 카드 하나로 정리되는 이점은 그대로입니다. 크레딧 잔액이 빠듯하시면 PixAI 무료 크레딧 완벽 가이드에서 충전 없이 늘리는 방법을 확인해 보셔도 좋습니다.
버전 편집과 아카이브
모델 편집 페이지에서 버전을 하나씩 관리할 수 있습니다.
- 버전 이름, 설명 등 표시 정보 수정
- 더 이상 노출하고 싶지 않은 버전 아카이브
아카이브는 한 방향으로만 갑니다.
⚠️ 아카이브는 되돌릴 수 없습니다. 한 번 아카이브한 버전은 사용할 수도, 원래 상태로 되돌릴 수도 없습니다. 그 버전을 더 이상 남겨 둘 생각이 없다는 것이 확실할 때만 실행해 주세요.
예전 버전을 지우지는 않되 쓰지 않게 유도하고 싶은 정도라면 그냥 두시면 됩니다. 대부분의 사용자는 기본값으로 최신 버전을 쓰게 됩니다. 비공개 LoRA 삭제 관련 규정은 규정 업데이트 안내에 따로 정리되어 있습니다.
훈련 작업 확인과 대기열에서 데이터셋 재사용
훈련 중인 작업 화면에서 진행 중인 LoRA 학습과 예상 소요 시간을 실시간으로 볼 수 있습니다. 작업 열에서 데이터셋을 바로 재사용할 수도 있어서, 지금 돌아가는 학습이 끝나는 대로 다음 학습을 걸어 두고 싶을 때 편합니다.
시간에 대해 한 가지만 말씀드리면, 대기열에 표시되는 예상 시간은 참고용입니다. 실제 학습 시간은 시스템 부하와 데이터셋 크기에 따라 달라지고, 초기 추정값이 가장 부정확합니다. 제출해 두고 다른 일을 하시다가 나중에 확인하시는 편이 낫습니다. 대기가 유독 길어지는 이유와 시간대별 팁은 LoRA 트레이닝이 오래 걸리는 이유에서 다룹니다.
멀티 버전 LoRA 자주 묻는 질문
멀티 버전 LoRA가 무엇인가요?
같은 LoRA의 여러 버전을 모델 하나 아래에 게시할 수 있는 기능입니다. 각 버전은 서로 다른 베이스 모델을 대상으로 하거나 다른 학습 설정을 쓸 수 있지만, 사용자에게는 한곳에 모여 보이고 생성할 때 원하는 버전을 골라 쓸 수 있습니다.
기존 LoRA에 새 버전은 어떻게 추가하나요?
LoRA 모델 상세 페이지를 열고 오른쪽 위 아이콘을 눌러 버전 관리 화면으로 들어간 다음 버전 추가를 누르시면 됩니다. 학습 페이지로 넘어가고, 학습이 끝나면 새 버전이 같은 모델 카드에 자동으로 붙습니다.
LoRA 학습 50% 할인은 어떻게 적용되나요?
이전 데이터셋을 수정하지 않고 그대로 재학습에 쓰면 학습 비용에 50% 할인이 자동으로 붙습니다. 제출 전에 화면에서 확인하실 수 있습니다. 데이터셋을 바꾸시면(이미지 추가나 삭제, 또는 새로 업로드) 할인은 적용되지 않습니다.
데이터셋 재사용 50% 할인을 못 받았는데 왜인가요?
할인은 데이터셋을 손대지 않았을 때만 붙습니다. 이미지를 추가하셨거나, 삭제하셨거나, 새 버전용으로 완전히 새 데이터셋을 올리셨다면 정가로 계산됩니다. 할인을 받으시려면 원본 버전의 데이터셋을 그대로 두셔야 합니다.
최신이 아닌 예전 버전의 데이터셋도 재사용할 수 있나요?
가능합니다. LoRA 상세 페이지에서 모델 편집으로 들어가 원하는 버전을 고르시면, 그 버전의 데이터셋이 올라간 상태로 학습 페이지에 도착합니다. 점 세 개 메뉴의 빠른 재사용은 최신 버전만 불러옵니다.
버전을 아카이브하면 어떻게 되나요?
해당 버전이 사용 대상에서 영구히 빠집니다. 아카이브한 버전은 사용할 수 없고 원래 상태로 되돌릴 수도 없습니다. 더 이상 남겨 둘 생각이 없다는 것이 확실할 때만 실행해 주세요.
같은 LoRA 카드에 Tsubaki 버전과 Tsubaki.2 버전을 같이 둘 수 있나요?
둘 수 있습니다. 멀티 버전 LoRA는 서로 다른 베이스 모델로 학습한 버전을 지원하고, DiT 세대가 달라도 됩니다. 기존 LoRA를 새 베이스 모델로 옮길 때 권장하는 방식입니다. 현재 학습 가능한 DiT 베이스는 DiT LoRA 학습 가이드에서 확인해 주세요. 여러 LoRA를 함께 얹는 조합은 LoRA 스태킹 가이드를 참고하시면 됩니다.
지금 바로 써 보세요
멀티 버전 LoRA와 데이터셋 재사용은 이미 적용되어 있습니다. 추가 비용은 없고, 데이터셋을 그대로 두고 재학습하실 때마다 데이터셋 재사용이 학습비의 절반을 아껴 줍니다. LoRA를 공개해 두셨다면 LoRA 리베이트 상한 해제와 함께 보시면 수익 쪽 계산도 같이 정리하실 수 있습니다.
