v1.0 - Base
使用 6,000 筆資料重新訓練，採用 KohakuMossTrainer 與 AI-toolkit 訓練後混合權重，在 8 steps 高速生成下，可以帶來更好的效果。
Retrained with 6,000 data samples, blending weights trained via KohakuMossTrainer and AI-toolkit to achieve better results under 8-step high-speed generation.
6,000件のデータで再学習を行い、KohakuMossTrainerとAI-toolkitで学習したモデルの重みをマージ（ブレンド）しました。8ステップの高速生成時において、より優れた描画パフォーマンスを発揮します。
6,000건의 데이터로 재학습을 진행하였으며, KohakuMossTrainer와 AI-toolkit으로 학습한 모델의 가중치를 병합(블렌딩)하여 8스텝 고속 생성 환경에서 더욱 향상된 품질을 제공합니다.
v1.0 - SFT
追加 2,000 筆資料，使用 KohakuMossTrainer 重新訓練 SFT 版本，肢體表現略微提升，並降低在 8 steps 高速生成下，皮膚材質過於僵硬的狀況。
Added 2,000 datasets and retrained the SFT version using KohakuMossTrainer. Limb articulation is slightly improved, and skin texture stiffness during high-speed generation at 8 steps has been reduced.
データを2,000件追加し、KohakuMossTrainerを使用してSFTバージョンを再学習しました。手足や四肢の描写がわずかに向上し、8ステップの高速生成時における肌の質感の硬さ（不自然さ）が軽減されています。
2,000건의 데이터를 추가하고 KohakuMossTrainer를 사용하여 SFT 버전을 재학습했습니다. 사지 및 신체 표현력이 소폭 개선되었으며, 8스텝 고속 생성 환경에서 피부 질감이 다소 뻣뻣하고 부자연스러워지던 현상을 완화했습니다.
v0.5 - SFT
追加 4,000 筆資料並重新訓練 SFT 版本。
Added 4,000 additional data samples and retrained the SFT version.
4,000件のデータを追加し、SFTバージョンを再学習（リトレーニング）しました。
4,000건의 데이터를 추가하여 SFT 버전을 재학습했습니다.
v0.5 - base
使用 Krea2 小資料集測試，由於 MOSS Image 本身對於亞洲臉孔表現就不錯，所以這只是針對我自己的喜好作的調整與訓練。
Tested using a small Krea2 dataset. Since MOSS Image already handles Asian faces quite well out of the box, this training is simply fine-tuned to suit my personal taste.
少量のKrea2データセットを使用してテストを行いました。MOSS Imageはもともとアジア系の顔の描写に優れているため、今回は自分好みに合わせて微調整・追加学習したものになります。
소규모 Krea2 데이터셋을 활용해 테스트를 진행했습니다. MOSS Image 자체가 아시아인 얼굴 표현력이 뛰어난 편이라, 이번 학습은 순전히 제 개인적인 취향에 맞춰 미세 조정한 결과물입니다.