استخدام Flux AI للتعبيرات وشكل الجسم مع مجموعة بيانات جديدة

تجربة مجموعة بيانات جديدة

كنت شغال على Flux AI، وخصوصاً للتركيز على تحسين تعبيرات الوجه ودقة شكل الجسم باستخدام مجموعة بيانات جديدة. العملية كانت تتضمن تدريب مع 256 صورة، وهنا بعض النقاط الرئيسية والصور من التجربة.

المشاكل اللي واجهتها

1. زيادة التخصيص: استخدام 256 صورة أدى إلى زيادة التخصيص. كنت بحاجة لتفاصيل كثيرة في النصوص، وهذا أثر على الخلفيات المولّدة.
2. اتساق مجموعة البيانات: الصور اللي تم التقاطها في أوقات مختلفة يعني ظهور اختلافات في الشعر والوزن ولون البشرة، مما حال دون اتساق النتائج النهائية.
3. التعبيرات: المجموعات الأولية كانت محدودة في تنوع التعبيرات، مما أدى إلى نتائج وجهية أقل تنوعًا.

الحلول والتحسينات

1. نصوص تفصيلية: قمت بإدارة زيادة التخصيص عن طريق جعل النصوص أكثر تفصيلاً، خاصة بخصوص البيئة، واستخدمت Claude 3.5.
2. مجموعة بيانات محسنة: زودت تنوع التعبيرات وأخذت الصور في فترات أقصر لزيادة الاتساق.
3. استخدام أدوات متطورة: استخدمت Kohya GUI للتدريب، و SUPIR لتحسين الجودة و LLaVA لتعزيز التعليقات.

إعداد واستخدام مجموعة البيانات

إعداد مجموعة البيانات

• تم التقاط الصور باستخدام كاميرا Poco X6.
• ركزت على التقاط تعبيرات وأشكال أجسام متنوعة.
• نفذت سير عمل بحثته بنفسي لتحقيق أفضل النتائج.

سير عمل التدريب

1. جمع مجموعة بيانات متنوعة: تأكد من أن مجموعتك تحتوي على تعبيرات وزوايا نظر متنوعة.
2. متابعة دروس التدريب: استخدمت دلائل لتدريب LoRA.
3. توليد الصور باستخدام واجهة المستخدم: استخدمت SwarmUI لتوليد الصور باستخدام نصوص محددة.
4. تحسين جودة الصور مع SUPIR: قمت بتحسين جودة الصور عن طريق تحسين دقتها.

النتائج الرئيسية

• دقة شكل الجسم: النموذج تعلم شكل الجسم بدقة، بما في ذلك تفاصيل صغيرة مثل ملامح الوجه.
• تحسين الواقعية: النتائج كانت أكثر حيوية ودقة تشريحية.
• تنوع التعبيرات: نتائج التعبيرات الوجهية تحسنت وأضفت حياة أكبر للصور.

نصائح وأفضل الممارسات

1. استخدم نصوص محددة: اجعل النصوص وصفية لخفض فرصة زيادة التخصيص.
2. الجودة فوق الكمية: مجموعات البيانات الأصغر والأكثر اتساقًا ممكن أن تحقق نتائج أكثر استقرارًا.
3. جرّب استخدام الأدوات: استخدم أدوات متنوعة للتدريب والتحسين وشوف وش يناسب احتياجاتك.

موارد إضافية

• درس SwarmUI: فيديو درس SwarmUI
• مجموعة بيانات التدريب وسير العمل على CivitAI: صفحة نموذج CivitAI

الخاتمة

باستخدام Flux AI، قدرت أحسن التعبيرات ودقة شكل الجسم من خلال التجربة وتحسين مجموعة البيانات وسير العمل. رغم أن زيادة التخصيص ومشاكل الاتساق كانت تحديات، لكن النصوص التفصيلية والبيانات المتنوعة ساعدت في تحقيق نتائج مذهلة. الشغل في المستقبل بيركز على تحسين سير العمل واستكشاف مجموعات بيانات جديدة.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

1. وش هو Flux AI؟

Flux AI هو أداة توليد صور مفتوحة المصدر من صنع Black Forest Labs. متخصصة في إنتاج نصوص دقيقة وتركيبات معقدة وصور دقيقة تشريحيًا.

2. كيف تعالج زيادة التخصيص في Flux AI؟

زيادة التخصيص ممكن تعالج بتوفير نصوص تفصيلية تصف الخلفية والبيئة. هذا يقلل من تأثير العناصر المتكررة في مجموعة البيانات.

3. أي كاميرا استخدمتها لمجموعة البيانات؟

استخدمت كاميرا Poco X6 لتصوير كل الصور في مجموعة البيانات. الاتساق في التقاط الصور مهم للحصول على نتائج تدريب أفضل.

4. هل يمكن لـ Flux AI التعامل مع عدة تعبيرات في صورة واحدة؟

أوه، نعم، Flux AI يقدر يدير تعبيرات مختلفة إذا كانت مجموعة البيانات قوية ومتنوعة. تأكد أن مجموعتك تحتوي على تعبيرات مختلفة لتحقيق هذا.

5. أي أدوات وواجهات استخدمتها للتدريب وتوليد الصور؟

استخدمت Kohya GUI للتدريب و SwarmUI لتوليد الصور. بالإضافة، استخدمت SUPIR لتحسين الجودة و LLaVA لتعزيز التعليقات.

6. وش هو أفضل دقة للصور للتدريب مع Flux AI؟

التدريب بدقة 1024x1024 يعطي أفضل النتائج. الدقات الأقل ممكن تؤدي لفقدان بعض التفاصيل والجودة.

7. كيف تدير عدم الاتساق في مجموعة البيانات؟

ممكن تحسن الاتساق من خلال التقاط الصور في بيئات متسقة وموحدة في فترة أقصر. هذا يقلل من التغييرات في الشعر والوزن ولون البشرة.

8. هل يمكن استخدام Flux AI مع 12GB من VRAM؟

أيوه، تقدر تدرب نموذج Flux AI مع 12GB من VRAM. التدريب ممكن ياخذ وقت أطول مقارنة بالبطاقات الأقوى، لكن ممكن.

عندك أسئلة إضافية؟

إذا كان عندك أي أسئلة أو تحتاج مساعدة أكثر، لا تتردد تتواصل أو تترك تعليق.