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Benutzung von Flux AI für Ausdrücke und Körperform mit neuem Datensatz

Experiment mit einem neuen Datensatz

Ich hab mit Flux AI gearbeitet und mich besonders darauf konzentriert, die Genauigkeit von Ausdrücken und Körperformen mithilfe eines neuen Datensatzes zu verbessern. Dabei hab ich mit 256 Bildern trainiert. Hier sind ein paar wichtige Punkte und Bilder aus dem Experiment.

Auftretende Probleme

  1. Überanpassung: Die 256 Bilder haben zu Überanpassung geführt. Da brauchte man detaillierte Tipps, um das in den Griff zu bekommen. Das hat auch die Hintergrundgestaltung beeinflusst.
  2. Konsistenz des Datensatzes: Die Bilder wurden zu verschiedenen Zeiten aufgenommen, was zu Unterschieden bei Haarfarbe, Gewicht und Hautfarbe geführt hat. Das hat die Endergebnisse inkonsistent gemacht.
  3. Ausdrücke: Zu Beginn waren die Sammlungen an Ausdrücken ziemlich begrenzt, was zu weniger abwechslungsreichen Gesichtsausdrücken geführt hat.

Lösungen und Verbesserungen

  1. Detaillierte Tipps: Ich hab die Überanpassung reduziert, indem ich die Tipps detaillierter macht, vor allem was die Umgebung angeht, und dabei Claude 3.5 genutzt.
  2. Verbesserter Datensatz: Die Vielfalt in den Ausdrücken wurde erhöht und die Bilder wurden über kürzere Abstände konsistent aufgenommen.
  3. Einsatz fortschrittlicher Werkzeuge: Ich hab Kohya GUI fürs Training genutzt, SUPIR zum Hochskalieren und LLaVA zur Verbesserung der Bildbeschreibungen.

Erstellung und Nutzung des Datensatzes

Vorbereitung des Datensatzes

  • Aufgenommen mit einer Poco X6 Kamera.
  • Ich hab mich darauf konzentriert, verschiedene Ausdrücke und Körperformen festzuhalten.
  • Mein eigenes, recherchiertes Arbeitsablauf wurde umgesetzt, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Trainingsablauf

  1. Gut sortierten Datensatz sammeln: Achte darauf, dass dein Datensatz unterschiedliche Ausdrücke und Perspektiven enthält.
  2. Trainingstutorials folgen: Ich hab Anleitungen für LoRA-Training genutzt.
  3. Bilder mit der Benutzeroberfläche generieren: SwarmUI genutzt, um Bilder mit spezifischen Tipps zu generieren.
  4. Bilder mit SUPIR hochskalieren: Die Bildqualität durch Hochskalierung verbessern.

Hauptresultate

  • Körperformgenauigkeit: Das Modell hat die Körperform genau gelernt, sogar die kleinen Details wie Gesichtszüge.
  • Verbesserter Realismus: Die Ausgaben waren deutlich lebensechter und anatomisch korrekt.
  • Vielfalt der Ausdrücke: Verbesserte Gesichtsausdrucksergebnisse haben den Bildern mehr Leben eingehaucht.

Tipps und Best Practices

  1. Spezifische Tipps nutzen: Beschreibende Tipps einfügen, um Überanpassung zu verwalten.
  2. Qualität vor Quantität: Kleinere und konsistentere Datensätze können stabilere Ergebnisse liefern.
  3. Mit Werkzeugen experimentieren: Verschiedene Werkzeuge für Training und Hochskalierung nutzen, um herauszufinden, was am besten funktioniert.

Zusätzliche Ressourcen

Fazit

Mit Flux AI hab ich sowohl die Ausdrücke als auch die Genauigkeit der Körperform verbessert, indem ich experimentiert und den Datensatz sowie den Arbeitsablauf verfeinert hab. Klar, Überanpassung und Konsistenzprobleme waren Herausforderungen, aber detaillierte Tipps und variierte Daten haben zu beeindruckenden Ergebnissen geführt. Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, den Workflow weiter zu verbessern und neue Datensätze zu erkunden.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Was ist Flux AI?

Flux AI ist ein Open-Source-Bildgenerierungstool von Black Forest Labs. Es spezialisiert sich auf präzisen Text, komplexe Kompositionen und anatomisch korrekte Bilder.

2. Wie gehst du mit Überanpassung bei Flux AI um?

Überanpassung kann gemanagt werden, indem man detaillierte Tipps gibt, die den Hintergrund und die Umgebung beschreiben. Dadurch wird der Einfluss von sich wiederholenden Elementen im Datensatz reduziert.

3. Welche Kamera hast du für den Datensatz verwendet?

Ich hab eine Poco X6 Kamera verwendet, um alle Bilder für den Datensatz aufzunehmen. Konsistenz bei der Aufnahme ist entscheidend für bessere Trainingsergebnisse.

4. Kann Flux AI mehrere Ausdrücke in einem einzelnen Bild verarbeiten?

Ja, Flux AI kann verschiedene Ausdrücke verwalten, wenn der Datensatz robust und vielseitig ist. Stelle sicher, dass dein Datensatz verschiedene Ausdrücke enthält, um dies zu erreichen.

5. Welche Werkzeuge und Benutzeroberflächen hast du für das Training und die Bildgenerierung verwendet?

Ich hab Kohya GUI fürs Training genutzt und SwarmUI für die Bildgenerierung. Außerdem hab ich SUPIR fürs Hochskalieren und LLaVA zur Verbesserung der Bildbeschreibungen verwendet.

6. Welche ist die ideale Bildauflösung für das Training mit Flux AI?

Eine Auflösung von 1024x1024 bringt die besten Ergebnisse. Niedrigere Auflösungen können zu einem Verlust an Details und Qualität führen.

7. Wie gehst du mit Inkonsistenzen im Datensatz um?

Die Konsistenz kann verbessert werden, indem man Bilder in einer kontrollierten und einheitlichen Umgebung über einen kürzeren Zeitraum aufnimmt. So minimierst du Unterschiede in Haarfarbe, Gewicht und Hautfarbe.

8. Kannst du Flux AI mit 12GB VRAM nutzen?

Ja, du kannst ein Flux AI Modell mit 12GB VRAM trainieren. Das Training könnte zwar länger dauern im Vergleich zu leistungsfähigeren GPUs, aber es ist machbar.

Weitere Fragen?

Wenn du noch mehr Fragen hast oder weitere Hilfe brauchst, schreib einfach oder hinterlass einen Kommentar.

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