logo
pub

تخصيص نموذج Flux Dev LoRA الخاص بك مع Flux AI

نظرة عامة: تحسين Flux AI باستخدام LoRA

حاب تخلق نماذج صور مخصصة؟ تقدر تسوي هذا عن طريق LoRA الخاص بالـ Flux AI. الشيء هذا قوي حيل لتقديم نص دقيق، وعروض معقدة، وتشريح واقعي. تعال شوف كيف تقدر تحسن مع صورك الخاصة. تقدر تتابع هنا.

خطوات تحسين LoRA الخاص بك

الخطوة 1: جهز صور التدريب

جمع لك مجموعة صور (5-6 لشيء بسيط، زيادة إذا كان معقد).

  • إرشادات:
    • الصور لازم تركز على الموضوع.
    • JPEG أو PNG تمشي. الأبعاد واسماء الملفات مو مشكلة.
    • لا تستخدم صور الآخرين دون إذنهم.
  • زبِّط صورك في ملف مضغوط:
    zip -r data.zip data
  • ارفع الملف المضغوط في مكان عام، مثل S3 أو GitHub Pages.

الخطوة 2: عيّن رمز API الخاص بك

خذ رمز API من replicate.com/account وحطّه في البيئة عندك:

export REPLICATE_API_TOKEN=your_token

الخطوة 3: أنشئ نموذج على Replicate

روح لـ replicate.com/create عشان تضبط النموذج حقك. تقدر تخليه عام أو خاص.

الخطوة 4: ابدأ التدريب

استخدم بايثون عشان تبدأ عملية التدريب. أول شي، ثبت حزمة Replicate لبايثون:

pip install replicate

بعدها، أنشئ وظيفة التدريب:

import replicate

training = replicate.trainings.create(
    version="ostris/flux-dev-lora-trainer",
    input={
        "input_images": "https://your-upload-url/data.zip",
    },
    destination="your-username/your-model"
)
print(training)

خيارات تحسين إضافية

  • الوجوه: أضف هالجملة لتركز على الوجوه:
    "use_face_detection_instead": True,
  • الأسلوب: عدل معدلات التعلم للأنماط:
    "lora_lr": 2e-4,
"caption_prefix": 'بطريقة XYZ،',

راقب تدريبك

تقدر تشوف تقدم التدريب حقك على replicate.com/trainings أو برمجياً:

training.reload()
print(training.status)

تشغيل النموذج المدرب

بعد ما تخلص تدريبك، تقدر تشغل النموذج من خلال موقع Replicate أو API:

output = replicate.run(
    "your-username/your-model:version",
    input={"prompt": "صورة ل XYZ وهو يركب يونيكورن قوس قزح"},
)

كيف يعمل تحسين النموذج

صورك تمر بمرحلة معالجة مسبقة:

  • SwinIR: يكبر الصور.
  • BLIP: ينشئ تسميات نصية.
  • CLIPSeg: يشيل المناطق غير المهمة.

تقدر تشوف المزيد في SDXL model README.

استخدام متقدم: دمج Diffusers

حمّل الأوزان المدربة في Diffusers:

from diffusers import DiffusionPipeline
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained('stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0')
pipe.unet.load_state_dict(torch.load("path-to-unet-weights.pth"))
# الحين تقدر تولد صور
pipe(prompt="صورة ل <s0>").images[0].save("output.png")

الأسئلة الشائعة

هل أقدر أستخدم LoRA لمفاهيم متعددة؟

أيوه، LoRA يقدر يتعامل مع مفاهيم متعددة، وهذا يعطيه مرونة.

هل LoRA أفضل في الأنماط أو الوجوه؟

LoRA ممتاز في الأنماط ولكنه قد يواجه صعوبة مع الوجوه.

كم صورة أحتاج؟

يوصى بحد أدنى 10 صور.

وين أقدر أرفع LoRA المدربة؟

تقدر ترفعها في مستودع Hugging Face.

SHARE