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JSON
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meeting-103 R0 fix: heredoc 실패 복구 — Python 으로 7종 자산 파일 정상 작성
2026-05-19 21:51:03 +09:00
{
"_initialized_at": "2026-05-19T21:47:00+09:00",
"_dimensions": [
"byeolyi",
"hanja",
"hanok",
"illustration",
"korean_traditional"
],
"_thresholds": {
"byeolyi": 8,
"hanja": 4.5,
"hanok": 4.5
},
"_protected_models": [
"qwen-image-2.0",
"qwen-image-2512",
"qwen-image-layered",
"qwen-edit-2511",
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"flux-kontext",
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"pulid-flux",
"pony-v6",
"illustrious",
"lightning-lora-qwen"
],
meeting-103 R1: 5조합 (Pony·Flux·PuLID·Qwen) — 4/5 ✅ / Qwen 4차 실패 ✅ 4 정상 (시각 검수 대기): - 1-1 Pony V6 XL A 별이 (best pastel 42.5%, 검정 0.61%) - 1-2 Flux Dev A 별이 (검정 3.11% 한계 근접) - 1-3 Flux Dev + PuLID A 별이 (별이 ID matching 핵심) - 1-4 Flux Dev B 한옥 (검정 0%, 일본/한국 시각 평가 필수) ❌ 1 실패: - 1-5 Qwen-2512 C 한자카드 (5.5KB) v6 R1 3차 + v2.1 R1 v4 = 총 4차 연속 패턴: EmptyLatent / EmptyQwenLayered / ModelSamplingAuraFlow+SD3Latent / SamplerCustomAdvanced hypothesis: GGUF Q4 + CUDA 13 + PyTorch 2.12 호환성 또는 non-GGUF 필요 자산 라이브러리 갱신: - models-performance.json: 4 모델 등재 + Pony 파스텔 42.5 / Flux 평균 24.9 - failed-patterns.json: qwen-2512-4-attempts 패턴 등재 - 다음 시도: non-GGUF / Lightning LoRA / 다른 sampler/shift scripts/round_pipeline.py 신설 (R2 부터 재사용) eval/meeting-103-grid.html + meta.json 생성 썸네일 의무 충족 (최대 540KB, 모두 1MB 미만)
2026-05-19 21:59:02 +09:00
"models": {
"pony-v6": {
meeting-103 R4 ✅3/❌2: 단순화 검증 — Pony 단일 모델 = 가장 안정 / Flux Dev 복합 실패 ✅ 4-1 Schnell A 640×1024 (검정 13.92% 한계, 파스텔 24%) ✅ 4-2 Schnell B 한옥 640×1024 (검정 0.9%, 파스텔 36.4%) ✅ 4-3 Pony A 별이 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 21.5%) ✅ 4-4 Pony B 한옥 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 13.1%) ❌ 4-5 Flux Dev A 640×1024 (no output, cast_to_device 추정) 핵심 발견: - Pony 단일 모델 = R1·R2·R4 모두 성공 (3라운드 검증) - 작은 해상도(640×1024) = 검정 0.01% 더 완벽 - 768×1344 = 파스텔 더 높음 (42%) but 검정 비율도 약간 (0.61%) - Flux Dev Q5 GGUF = 복합/단순 모두 실패 빈번 자산 갱신: - models-performance: Pony R4 누적 (검정 0.01% 일관성) - proven-patterns: pony single_model_stable (3 rounds confirmed) 5 라운드 누적 시점 — 사용자 시각 검수 권장 단계
2026-05-19 22:08:58 +09:00
"rounds_used": 4,
meeting-103 R1: 5조합 (Pony·Flux·PuLID·Qwen) — 4/5 ✅ / Qwen 4차 실패 ✅ 4 정상 (시각 검수 대기): - 1-1 Pony V6 XL A 별이 (best pastel 42.5%, 검정 0.61%) - 1-2 Flux Dev A 별이 (검정 3.11% 한계 근접) - 1-3 Flux Dev + PuLID A 별이 (별이 ID matching 핵심) - 1-4 Flux Dev B 한옥 (검정 0%, 일본/한국 시각 평가 필수) ❌ 1 실패: - 1-5 Qwen-2512 C 한자카드 (5.5KB) v6 R1 3차 + v2.1 R1 v4 = 총 4차 연속 패턴: EmptyLatent / EmptyQwenLayered / ModelSamplingAuraFlow+SD3Latent / SamplerCustomAdvanced hypothesis: GGUF Q4 + CUDA 13 + PyTorch 2.12 호환성 또는 non-GGUF 필요 자산 라이브러리 갱신: - models-performance.json: 4 모델 등재 + Pony 파스텔 42.5 / Flux 평균 24.9 - failed-patterns.json: qwen-2512-4-attempts 패턴 등재 - 다음 시도: non-GGUF / Lightning LoRA / 다른 sampler/shift scripts/round_pipeline.py 신설 (R2 부터 재사용) eval/meeting-103-grid.html + meta.json 생성 썸네일 의무 충족 (최대 540KB, 모두 1MB 미만)
2026-05-19 21:59:02 +09:00
"dimensions": {
"byeolyi": [],
"hanja": [],
"hanok": [],
"illustration": [],
"korean_traditional": [],
"auto_pastel": [
meeting-103 R2: 6조합 / 실제 ✅2 + ❌4 — Pony 일관성 확인 ✅ 2-1 Pony→Flux Refiner A 별이 (Stage 1+3, 1.5MB, 검정 0.68%, 파스텔 42.1%) ✅ 2-6 Pony V6 XL C 한자카드 (1.7MB, 검정 0.37%, 파스텔 41.8%) → Pony 가 한자 시도 — 시각 평가 핵심 (R1 R2 평균 42% 파스텔 일관성) ❌ 2-2 PuLID concat A — 워크플로우 에러 (history 누락) ❌ 2-3 PuLID max w=1 A — 동일 ❌ 2-4 Qwen-2512 v5 (KSampler dpmpp_2m 1024²) — 5차 연속 실패 ❌ 2-5 Flux Schnell A — 워크플로우 에러 학습: - Pony 일관성 검증 (R1+R2 평균 42% 파스텔, 시각 평가 후 비교 핵심) - PuLID fusion=concat/max ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced 미지원 추정 → mean 만 사용 - Qwen GGUF Q4 결함 5차 확정 → 다음 R3 에서 non-GGUF 시도 또는 포기 자산 갱신: - models-performance: pony R2 누적 (verdict 갱신) - proven-patterns: pony score tags 일관 검증 - failed-patterns: PuLID concat/max + Qwen v5 추가
2026-05-19 22:03:19 +09:00
42.5,
42.1,
meeting-103 R4 ✅3/❌2: 단순화 검증 — Pony 단일 모델 = 가장 안정 / Flux Dev 복합 실패 ✅ 4-1 Schnell A 640×1024 (검정 13.92% 한계, 파스텔 24%) ✅ 4-2 Schnell B 한옥 640×1024 (검정 0.9%, 파스텔 36.4%) ✅ 4-3 Pony A 별이 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 21.5%) ✅ 4-4 Pony B 한옥 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 13.1%) ❌ 4-5 Flux Dev A 640×1024 (no output, cast_to_device 추정) 핵심 발견: - Pony 단일 모델 = R1·R2·R4 모두 성공 (3라운드 검증) - 작은 해상도(640×1024) = 검정 0.01% 더 완벽 - 768×1344 = 파스텔 더 높음 (42%) but 검정 비율도 약간 (0.61%) - Flux Dev Q5 GGUF = 복합/단순 모두 실패 빈번 자산 갱신: - models-performance: Pony R4 누적 (검정 0.01% 일관성) - proven-patterns: pony single_model_stable (3 rounds confirmed) 5 라운드 누적 시점 — 사용자 시각 검수 권장 단계
2026-05-19 22:08:58 +09:00
41.8,
21.5,
13.1
meeting-103 R1: 5조합 (Pony·Flux·PuLID·Qwen) — 4/5 ✅ / Qwen 4차 실패 ✅ 4 정상 (시각 검수 대기): - 1-1 Pony V6 XL A 별이 (best pastel 42.5%, 검정 0.61%) - 1-2 Flux Dev A 별이 (검정 3.11% 한계 근접) - 1-3 Flux Dev + PuLID A 별이 (별이 ID matching 핵심) - 1-4 Flux Dev B 한옥 (검정 0%, 일본/한국 시각 평가 필수) ❌ 1 실패: - 1-5 Qwen-2512 C 한자카드 (5.5KB) v6 R1 3차 + v2.1 R1 v4 = 총 4차 연속 패턴: EmptyLatent / EmptyQwenLayered / ModelSamplingAuraFlow+SD3Latent / SamplerCustomAdvanced hypothesis: GGUF Q4 + CUDA 13 + PyTorch 2.12 호환성 또는 non-GGUF 필요 자산 라이브러리 갱신: - models-performance.json: 4 모델 등재 + Pony 파스텔 42.5 / Flux 평균 24.9 - failed-patterns.json: qwen-2512-4-attempts 패턴 등재 - 다음 시도: non-GGUF / Lightning LoRA / 다른 sampler/shift scripts/round_pipeline.py 신설 (R2 부터 재사용) eval/meeting-103-grid.html + meta.json 생성 썸네일 의무 충족 (최대 540KB, 모두 1MB 미만)
2026-05-19 21:59:02 +09:00
],
"auto_black": [
meeting-103 R2: 6조합 / 실제 ✅2 + ❌4 — Pony 일관성 확인 ✅ 2-1 Pony→Flux Refiner A 별이 (Stage 1+3, 1.5MB, 검정 0.68%, 파스텔 42.1%) ✅ 2-6 Pony V6 XL C 한자카드 (1.7MB, 검정 0.37%, 파스텔 41.8%) → Pony 가 한자 시도 — 시각 평가 핵심 (R1 R2 평균 42% 파스텔 일관성) ❌ 2-2 PuLID concat A — 워크플로우 에러 (history 누락) ❌ 2-3 PuLID max w=1 A — 동일 ❌ 2-4 Qwen-2512 v5 (KSampler dpmpp_2m 1024²) — 5차 연속 실패 ❌ 2-5 Flux Schnell A — 워크플로우 에러 학습: - Pony 일관성 검증 (R1+R2 평균 42% 파스텔, 시각 평가 후 비교 핵심) - PuLID fusion=concat/max ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced 미지원 추정 → mean 만 사용 - Qwen GGUF Q4 결함 5차 확정 → 다음 R3 에서 non-GGUF 시도 또는 포기 자산 갱신: - models-performance: pony R2 누적 (verdict 갱신) - proven-patterns: pony score tags 일관 검증 - failed-patterns: PuLID concat/max + Qwen v5 추가
2026-05-19 22:03:19 +09:00
0.61,
0.68,
meeting-103 R4 ✅3/❌2: 단순화 검증 — Pony 단일 모델 = 가장 안정 / Flux Dev 복합 실패 ✅ 4-1 Schnell A 640×1024 (검정 13.92% 한계, 파스텔 24%) ✅ 4-2 Schnell B 한옥 640×1024 (검정 0.9%, 파스텔 36.4%) ✅ 4-3 Pony A 별이 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 21.5%) ✅ 4-4 Pony B 한옥 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 13.1%) ❌ 4-5 Flux Dev A 640×1024 (no output, cast_to_device 추정) 핵심 발견: - Pony 단일 모델 = R1·R2·R4 모두 성공 (3라운드 검증) - 작은 해상도(640×1024) = 검정 0.01% 더 완벽 - 768×1344 = 파스텔 더 높음 (42%) but 검정 비율도 약간 (0.61%) - Flux Dev Q5 GGUF = 복합/단순 모두 실패 빈번 자산 갱신: - models-performance: Pony R4 누적 (검정 0.01% 일관성) - proven-patterns: pony single_model_stable (3 rounds confirmed) 5 라운드 누적 시점 — 사용자 시각 검수 권장 단계
2026-05-19 22:08:58 +09:00
0.37,
0.01,
0.01
meeting-103 R1: 5조합 (Pony·Flux·PuLID·Qwen) — 4/5 ✅ / Qwen 4차 실패 ✅ 4 정상 (시각 검수 대기): - 1-1 Pony V6 XL A 별이 (best pastel 42.5%, 검정 0.61%) - 1-2 Flux Dev A 별이 (검정 3.11% 한계 근접) - 1-3 Flux Dev + PuLID A 별이 (별이 ID matching 핵심) - 1-4 Flux Dev B 한옥 (검정 0%, 일본/한국 시각 평가 필수) ❌ 1 실패: - 1-5 Qwen-2512 C 한자카드 (5.5KB) v6 R1 3차 + v2.1 R1 v4 = 총 4차 연속 패턴: EmptyLatent / EmptyQwenLayered / ModelSamplingAuraFlow+SD3Latent / SamplerCustomAdvanced hypothesis: GGUF Q4 + CUDA 13 + PyTorch 2.12 호환성 또는 non-GGUF 필요 자산 라이브러리 갱신: - models-performance.json: 4 모델 등재 + Pony 파스텔 42.5 / Flux 평균 24.9 - failed-patterns.json: qwen-2512-4-attempts 패턴 등재 - 다음 시도: non-GGUF / Lightning LoRA / 다른 sampler/shift scripts/round_pipeline.py 신설 (R2 부터 재사용) eval/meeting-103-grid.html + meta.json 생성 썸네일 의무 충족 (최대 540KB, 모두 1MB 미만)
2026-05-19 21:59:02 +09:00
]
},
"avg_scores": {},
"best_combinations": [],
meeting-103 R4 ✅3/❌2: 단순화 검증 — Pony 단일 모델 = 가장 안정 / Flux Dev 복합 실패 ✅ 4-1 Schnell A 640×1024 (검정 13.92% 한계, 파스텔 24%) ✅ 4-2 Schnell B 한옥 640×1024 (검정 0.9%, 파스텔 36.4%) ✅ 4-3 Pony A 별이 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 21.5%) ✅ 4-4 Pony B 한옥 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 13.1%) ❌ 4-5 Flux Dev A 640×1024 (no output, cast_to_device 추정) 핵심 발견: - Pony 단일 모델 = R1·R2·R4 모두 성공 (3라운드 검증) - 작은 해상도(640×1024) = 검정 0.01% 더 완벽 - 768×1344 = 파스텔 더 높음 (42%) but 검정 비율도 약간 (0.61%) - Flux Dev Q5 GGUF = 복합/단순 모두 실패 빈번 자산 갱신: - models-performance: Pony R4 누적 (검정 0.01% 일관성) - proven-patterns: pony single_model_stable (3 rounds confirmed) 5 라운드 누적 시점 — 사용자 시각 검수 권장 단계
2026-05-19 22:08:58 +09:00
"verdict": "단일 모델 + 작은 해상도 = 검정 0.01% 완벽 / 파스텔 R1-2 42% (768) → R4 13-21% (640) 해상도 영향"
meeting-103 R1: 5조합 (Pony·Flux·PuLID·Qwen) — 4/5 ✅ / Qwen 4차 실패 ✅ 4 정상 (시각 검수 대기): - 1-1 Pony V6 XL A 별이 (best pastel 42.5%, 검정 0.61%) - 1-2 Flux Dev A 별이 (검정 3.11% 한계 근접) - 1-3 Flux Dev + PuLID A 별이 (별이 ID matching 핵심) - 1-4 Flux Dev B 한옥 (검정 0%, 일본/한국 시각 평가 필수) ❌ 1 실패: - 1-5 Qwen-2512 C 한자카드 (5.5KB) v6 R1 3차 + v2.1 R1 v4 = 총 4차 연속 패턴: EmptyLatent / EmptyQwenLayered / ModelSamplingAuraFlow+SD3Latent / SamplerCustomAdvanced hypothesis: GGUF Q4 + CUDA 13 + PyTorch 2.12 호환성 또는 non-GGUF 필요 자산 라이브러리 갱신: - models-performance.json: 4 모델 등재 + Pony 파스텔 42.5 / Flux 평균 24.9 - failed-patterns.json: qwen-2512-4-attempts 패턴 등재 - 다음 시도: non-GGUF / Lightning LoRA / 다른 sampler/shift scripts/round_pipeline.py 신설 (R2 부터 재사용) eval/meeting-103-grid.html + meta.json 생성 썸네일 의무 충족 (최대 540KB, 모두 1MB 미만)
2026-05-19 21:59:02 +09:00
},
"flux-dev": {
meeting-103 R4 ✅3/❌2: 단순화 검증 — Pony 단일 모델 = 가장 안정 / Flux Dev 복합 실패 ✅ 4-1 Schnell A 640×1024 (검정 13.92% 한계, 파스텔 24%) ✅ 4-2 Schnell B 한옥 640×1024 (검정 0.9%, 파스텔 36.4%) ✅ 4-3 Pony A 별이 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 21.5%) ✅ 4-4 Pony B 한옥 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 13.1%) ❌ 4-5 Flux Dev A 640×1024 (no output, cast_to_device 추정) 핵심 발견: - Pony 단일 모델 = R1·R2·R4 모두 성공 (3라운드 검증) - 작은 해상도(640×1024) = 검정 0.01% 더 완벽 - 768×1344 = 파스텔 더 높음 (42%) but 검정 비율도 약간 (0.61%) - Flux Dev Q5 GGUF = 복합/단순 모두 실패 빈번 자산 갱신: - models-performance: Pony R4 누적 (검정 0.01% 일관성) - proven-patterns: pony single_model_stable (3 rounds confirmed) 5 라운드 누적 시점 — 사용자 시각 검수 권장 단계
2026-05-19 22:08:58 +09:00
"rounds_used": 4,
meeting-103 R1: 5조합 (Pony·Flux·PuLID·Qwen) — 4/5 ✅ / Qwen 4차 실패 ✅ 4 정상 (시각 검수 대기): - 1-1 Pony V6 XL A 별이 (best pastel 42.5%, 검정 0.61%) - 1-2 Flux Dev A 별이 (검정 3.11% 한계 근접) - 1-3 Flux Dev + PuLID A 별이 (별이 ID matching 핵심) - 1-4 Flux Dev B 한옥 (검정 0%, 일본/한국 시각 평가 필수) ❌ 1 실패: - 1-5 Qwen-2512 C 한자카드 (5.5KB) v6 R1 3차 + v2.1 R1 v4 = 총 4차 연속 패턴: EmptyLatent / EmptyQwenLayered / ModelSamplingAuraFlow+SD3Latent / SamplerCustomAdvanced hypothesis: GGUF Q4 + CUDA 13 + PyTorch 2.12 호환성 또는 non-GGUF 필요 자산 라이브러리 갱신: - models-performance.json: 4 모델 등재 + Pony 파스텔 42.5 / Flux 평균 24.9 - failed-patterns.json: qwen-2512-4-attempts 패턴 등재 - 다음 시도: non-GGUF / Lightning LoRA / 다른 sampler/shift scripts/round_pipeline.py 신설 (R2 부터 재사용) eval/meeting-103-grid.html + meta.json 생성 썸네일 의무 충족 (최대 540KB, 모두 1MB 미만)
2026-05-19 21:59:02 +09:00
"dimensions": {
"byeolyi": [],
"hanja": [],
"hanok": [],
"illustration": [],
"korean_traditional": [],
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20.1,
29.7
],
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3.11,
0.0
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"avg_scores": {},
"best_combinations": [],
meeting-103 R4 ✅3/❌2: 단순화 검증 — Pony 단일 모델 = 가장 안정 / Flux Dev 복합 실패 ✅ 4-1 Schnell A 640×1024 (검정 13.92% 한계, 파스텔 24%) ✅ 4-2 Schnell B 한옥 640×1024 (검정 0.9%, 파스텔 36.4%) ✅ 4-3 Pony A 별이 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 21.5%) ✅ 4-4 Pony B 한옥 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 13.1%) ❌ 4-5 Flux Dev A 640×1024 (no output, cast_to_device 추정) 핵심 발견: - Pony 단일 모델 = R1·R2·R4 모두 성공 (3라운드 검증) - 작은 해상도(640×1024) = 검정 0.01% 더 완벽 - 768×1344 = 파스텔 더 높음 (42%) but 검정 비율도 약간 (0.61%) - Flux Dev Q5 GGUF = 복합/단순 모두 실패 빈번 자산 갱신: - models-performance: Pony R4 누적 (검정 0.01% 일관성) - proven-patterns: pony single_model_stable (3 rounds confirmed) 5 라운드 누적 시점 — 사용자 시각 검수 권장 단계
2026-05-19 22:08:58 +09:00
"verdict": "복합 워크플로우 cast_to_device OOM 빈번 / 단순 워크플로우도 R4 실패"
meeting-103 R1: 5조합 (Pony·Flux·PuLID·Qwen) — 4/5 ✅ / Qwen 4차 실패 ✅ 4 정상 (시각 검수 대기): - 1-1 Pony V6 XL A 별이 (best pastel 42.5%, 검정 0.61%) - 1-2 Flux Dev A 별이 (검정 3.11% 한계 근접) - 1-3 Flux Dev + PuLID A 별이 (별이 ID matching 핵심) - 1-4 Flux Dev B 한옥 (검정 0%, 일본/한국 시각 평가 필수) ❌ 1 실패: - 1-5 Qwen-2512 C 한자카드 (5.5KB) v6 R1 3차 + v2.1 R1 v4 = 총 4차 연속 패턴: EmptyLatent / EmptyQwenLayered / ModelSamplingAuraFlow+SD3Latent / SamplerCustomAdvanced hypothesis: GGUF Q4 + CUDA 13 + PyTorch 2.12 호환성 또는 non-GGUF 필요 자산 라이브러리 갱신: - models-performance.json: 4 모델 등재 + Pony 파스텔 42.5 / Flux 평균 24.9 - failed-patterns.json: qwen-2512-4-attempts 패턴 등재 - 다음 시도: non-GGUF / Lightning LoRA / 다른 sampler/shift scripts/round_pipeline.py 신설 (R2 부터 재사용) eval/meeting-103-grid.html + meta.json 생성 썸네일 의무 충족 (최대 540KB, 모두 1MB 미만)
2026-05-19 21:59:02 +09:00
},
"pulid-flux": {
"rounds_used": 1,
"dimensions": {
"byeolyi": [],
"hanja": [],
"hanok": [],
"illustration": [],
"korean_traditional": [],
"auto_pastel": [
30.2
],
"auto_black": [
0.73
]
},
"avg_scores": {},
"best_combinations": [],
"verdict": ""
},
"qwen-image-2512": {
"rounds_used": 1,
"dimensions": {
"byeolyi": [],
"hanja": [],
"hanok": [],
"illustration": [],
"korean_traditional": []
},
"avg_scores": {},
"best_combinations": [],
"verdict": "워크플로우 결함 — 5KB 검정 latent (v1~v4 4차 시도 모두 실패)"
meeting-103 R4 ✅3/❌2: 단순화 검증 — Pony 단일 모델 = 가장 안정 / Flux Dev 복합 실패 ✅ 4-1 Schnell A 640×1024 (검정 13.92% 한계, 파스텔 24%) ✅ 4-2 Schnell B 한옥 640×1024 (검정 0.9%, 파스텔 36.4%) ✅ 4-3 Pony A 별이 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 21.5%) ✅ 4-4 Pony B 한옥 640×1024 (검정 0.01% ⭐, 파스텔 13.1%) ❌ 4-5 Flux Dev A 640×1024 (no output, cast_to_device 추정) 핵심 발견: - Pony 단일 모델 = R1·R2·R4 모두 성공 (3라운드 검증) - 작은 해상도(640×1024) = 검정 0.01% 더 완벽 - 768×1344 = 파스텔 더 높음 (42%) but 검정 비율도 약간 (0.61%) - Flux Dev Q5 GGUF = 복합/단순 모두 실패 빈번 자산 갱신: - models-performance: Pony R4 누적 (검정 0.01% 일관성) - proven-patterns: pony single_model_stable (3 rounds confirmed) 5 라운드 누적 시점 — 사용자 시각 검수 권장 단계
2026-05-19 22:08:58 +09:00
},
"flux-schnell": {
"rounds_used": 4,
"dimensions": {
"auto_pastel": [
24.0,
36.4
],
"auto_black": [
13.92,
0.9
]
},
"avg_scores": {},
"best_combinations": [],
"verdict": "단일 모델 성공 / A 별이 검정 13.92% 한계 / B 한옥 안정 36.4% 파스텔"
meeting-103 R1: 5조합 (Pony·Flux·PuLID·Qwen) — 4/5 ✅ / Qwen 4차 실패 ✅ 4 정상 (시각 검수 대기): - 1-1 Pony V6 XL A 별이 (best pastel 42.5%, 검정 0.61%) - 1-2 Flux Dev A 별이 (검정 3.11% 한계 근접) - 1-3 Flux Dev + PuLID A 별이 (별이 ID matching 핵심) - 1-4 Flux Dev B 한옥 (검정 0%, 일본/한국 시각 평가 필수) ❌ 1 실패: - 1-5 Qwen-2512 C 한자카드 (5.5KB) v6 R1 3차 + v2.1 R1 v4 = 총 4차 연속 패턴: EmptyLatent / EmptyQwenLayered / ModelSamplingAuraFlow+SD3Latent / SamplerCustomAdvanced hypothesis: GGUF Q4 + CUDA 13 + PyTorch 2.12 호환성 또는 non-GGUF 필요 자산 라이브러리 갱신: - models-performance.json: 4 모델 등재 + Pony 파스텔 42.5 / Flux 평균 24.9 - failed-patterns.json: qwen-2512-4-attempts 패턴 등재 - 다음 시도: non-GGUF / Lightning LoRA / 다른 sampler/shift scripts/round_pipeline.py 신설 (R2 부터 재사용) eval/meeting-103-grid.html + meta.json 생성 썸네일 의무 충족 (최대 540KB, 모두 1MB 미만)
2026-05-19 21:59:02 +09:00
}
}
meeting-103 R0 fix: heredoc 실패 복구 — Python 으로 7종 자산 파일 정상 작성
2026-05-19 21:51:03 +09:00
}
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