Ajuste fino de Flux AI para capas específicas: Mejorando la precisión y velocidad de imágenes

Realismo vs. Apariencia de IA

Entendiendo el Problema

Muchos usuarios se dan cuenta de que las imágenes generadas al entrenar solo 4 capas suelen tener una apariencia poco natural, como un "cara de IA", especialmente en los ojos y la mandíbula. Esto pasa menos en las imágenes generadas entrenando todas las capas, que tienden a parecerse más a las imágenes originales.

Ejemplos

• Imagen de todas las capas: Se ve más realista y se asemeja más a la imagen original.
• Imagen de 4 capas: Tiene un aspecto artificial con problemas como 'barbillas' y colocación extraña de los ojos.

Solución

Prueba a entrenar diferentes combinaciones de capas para encontrar el mejor equilibrio entre parecido, velocidad y calidad.

Apuntando a Capas Específicas para Mejorar el Rendimiento

Pasos para el Ajuste Fino

1. Selecciona Capas Específicas: Usa los ajustes avanzados en el entrenador Replicate Flux para centrarte en las capas 7, 12, 16 y 20.
2. Regex para Apuntar:

   "transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out"
   

3. Etiquetas Consistentes: Usa tus propias etiquetas y asegúrate de que sean consistentes. Guarda cada etiqueta en un archivo de texto que coincida con el nombre de la imagen (por ejemplo, foto.jpg y foto.txt).

Mejora en la Velocidad y Calidad del Entrenamiento

• Resultados: Entrenar capas específicas puede hacer que el proceso sea más rápido y aumentar la calidad de las imágenes, mejorando la velocidad de inferencia en un 15-20%.

Usando Replicate CLI

Para manejar múltiples experimentos de entrenamiento de forma eficiente, usa Replicate CLI:

replicate train --destination tu-usuario/tu-modelo input_images=@local_zip_file.zip layers_to_optimize_regex="transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out"

Este comando te deja poner en cola varios experimentos con parámetros similares al mismo tiempo.

Entrenamiento Integral de Capas

¿Por qué Entrenar Más Capas?

Además de entrenar proj_out de las capas específicas, considera entrenar:

• proj_mlp: Contiene la mayoría del conocimiento de contenido.
• attn.to_*: Ayuda al modelo a reconocer y resaltar el contexto relevante.
• norm.linear: Maneja el estilo y características globales de la imagen.

Razonamiento

• proj_mlp: Contiene un conocimiento esencial.
• attn.to_*: Crítico para la relevancia del contexto y desambiguación.
• norm.linear: Controla el estilo, la iluminación y otras características globales.

Depuración de Capas

Identificando Capas Importantes

Entender qué capas afectan la información de texto e imagen puede ser un reto. Usa el modo de depuración de Diffusers para ver qué partes del modelo manejan cada tipo de info:

1. Establecer Puntos de Interrupción: Depura el modelo estableciendo puntos de interrupción en diferentes capas.
2. Monitorea la Actividad: Observa qué capas procesan texto y cuáles manejan información de imagen.

Capas Especiales para Muestreo del Modelo

Enfoque en Capas

Para destilar o cambiar el comportamiento de muestreo del modelo sin afectar demasiado el contenido general, concéntrate en:

• transformer.single_transformer_blocks.*.norm.linear
• transformer.transformer_blocks.*.norm1*
• transformer.time_text_embed.timestep_embedder*
• transformer.proj_out
• transformer.norm_out.linear

Estas capas ayudan a ajustar los comportamientos de muestreo mientras preservan el conocimiento del modelo.

Consejos Adicionales

Ajuste Fino de los Espinas de Texto e Imagen

Al introducir nuevas ideas o estilos, ajustar la espina de texto (txt) y la espina de imagen (img) puede mejorar mucho los resultados.

Ideas Experimentales

La mayoría de las ideas sobre el impacto de las capas vienen de prueba y error. Explora diferentes combinaciones para encontrar lo que mejor funciona para ti.

Preguntas Frecuentes

Q1: ¿Qué hace que la imagen de todas las capas sea más realista?

• El entrenamiento de todas las capas captura más matices y detalles, logrando un aspecto más vivo.

Q2: ¿Por qué apuntar a capas específicas como 7, 12, 16 y 20 para el entrenamiento?

• Estas capas se han identificado a través de experimentación para equilibrar efectivamente la velocidad y calidad del entrenamiento.

Q3: ¿Cómo uso Replicate CLI para experimentos de entrenamiento?

• Usa el comando replicate train --destination tu-usuario/tu-modelo input_images=@local_zip_file.zip layers_to_optimize_regex="transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out".

Q4: ¿Debería siempre apuntar a capas específicas?

• Depende de tus metas. Apuntar a capas específicas puede acelerar el entrenamiento, pero entrenar todas las capas podría dar mejores resultados generales.

Q5: ¿Puedo ajustar las espinas de texto para un mejor aprendizaje del contexto?

• Sí, esto mejora la comprensión y generación de información específica del contexto por parte del modelo.

Q6: ¿Cómo depuro para encontrar qué capas afectan la info de texto frente a imagen?

• Usa puntos de interrupción y observa qué partes del modelo procesan información de texto y cuál información de imagen durante la depuración.