본 연구는 캘빈과 홉스 만화 데이터셋을 사용하여 안정적 확산(Stable Diffusion) 모델을 미세 조정하는 과정을 요약한 프로젝트 보고서입니다. 목표는 임의의 입력 이미지를 캘빈과 홉스 만화 스타일로 변환하는 스타일 전이를 수행하는 것입니다. 효율적인 미세 조정을 위해 Low Rank Adaptation (LoRA)을 이용하여 stable-diffusion-v1.5를 훈련시켰으며, 확산 과정은 U-net인 Variational Autoencoder (VAE)에 의해 처리됩니다. 훈련 시간과 입력 데이터 품질을 고려했을 때 시각적으로 매력적인 결과를 얻었습니다.
