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Utiliser Flux AI pour les expressions et la forme du corps avec un nouveau dataset

Expérimenter avec un Nouveau Jeu de Données

Alors, j’ai un peu bossé sur Flux AI, en me concentrant surtout sur l'amélioration des expressions et la précision des formes du corps avec un nouveau jeu de données. J'ai formé le modèle avec 256 images, et voilà quelques points clés et photos de l'expérience.

Problèmes Rencontrés

  1. Surajustement : Avec 256 images, ça a mené à du surajustement. Du coup, j'avais besoin de prompts détaillés pour gérer ça, ça a donc eu un impact sur les fonds générés.
  2. Cohérence du Jeu de Données : Les images étaient prises à différents moments, ce qui a créé des variations dans les cheveux, le poids et la couleur de la peau, donc des incohérences dans les résultats finaux.
  3. Expressions : Au départ, les séries étaient limitées en termes de variété d'expressions, donc les résultats faciaux n'étaient pas très diversifiés.

Solutions et Améliorations

  1. Prompts Détaillés : J'ai géré le surajustement en rendant les prompts plus détaillés, surtout pour l'environnement, en utilisant Claude 3.5.
  2. Jeu de Données Amélioré : J'ai élargi la diversité des expressions et je me suis assuré de capturer les images de manière plus cohérente sur de courtes périodes.
  3. Utilisation d'Outils Avancés : J'ai employé Kohya GUI pour l'entraînement, SUPIR pour l'upscaling et LLaVA pour améliorer les légendes.

Création et Utilisation du Jeu de Données

Préparation du Jeu de Données

  • J'ai capturé avec un Poco X6.
  • J'ai mis l'accent sur la capture de diverses expressions et formes de corps.
  • J'ai mis en place mon propre flux de travail recherché pour obtenir les meilleurs résultats.

Flux de Travail d'Entraînement

  1. Rassembler un Jeu de Données Bien Varié : Assure-toi que ton jeu de données inclut des expressions et perspectives diverses.
  2. Suivre des Tutoriels d’Entraînement : J’ai utilisé des guides pour l’entraînement LoRA.
  3. Générer des Images avec l'UI : J'ai utilisé SwarmUI pour générer des images avec des prompts spécifiques.
  4. Améliorer les Images avec SUPIR : J'ai rehaussé la qualité des images par un upscaling.

Résultats Clés

  • Précision de la Forme du Corps : Le modèle a bien assimilé la forme du corps, y compris des détails comme les traits du visage.
  • Réalisme Amélioré : Les résultats étaient donc nettement plus vivants et anatomiquement corrects.
  • Variété d’Expressions : Les résultats faciaux ont gagné en vie grâce à une meilleure expression.

Conseils et Meilleures Pratiques

  1. Utilise des Prompts Spécifiques : Mets des prompts descriptifs pour gérer le surajustement.
  2. La Qualité Avant la Quantité : Des jeux de données plus petits mais plus cohérents peuvent donner des résultats plus stables.
  3. Expérimente avec les Outils : Utilise différents outils pour l’entraînement et l’upscaling pour voir ce qui te convient le mieux.

Ressources Supplémentaires

Conclusion

Avec Flux AI, j'ai réussi à améliorer à la fois les expressions et la précision des formes de corps en expérimentant et en affinant le jeu de données et le flux de travail. Bon, le surajustement et les problèmes de cohérence ont été des défis, mais des prompts détaillés et des données variées ont vraiment aidé à obtenir des résultats impressionnants. Pour le futur, je vais me concentrer sur le raffinement du flux de travail et l'exploration de nouveaux jeux de données.

Questions Fréquemment Posées (FAQ)

1. Qu'est-ce que Flux AI ?

Flux AI est un outil de génération d'images open-source créé par Black Forest Labs. Il est spécialement conçu pour produire du texte précis, des compositions complexes et des images anatomiquement correctes.

2. Comment gères-tu le surajustement avec Flux AI ?

Le surajustement peut être géré en fournissant des prompts détaillés qui décrivent l'arrière-plan et l'environnement. Ça réduit l'impact des éléments répétitifs dans le jeu de données.

3. Quel type d'appareil photo as-tu utilisé pour le jeu de données ?

J'ai utilisé un Poco X6 pour capturer toutes les images du jeu de données. La cohérence dans la capture est cruciale pour obtenir de meilleurs résultats en entraînement.

4. Est-ce que Flux AI peut gérer plusieurs expressions dans une seule image ?

Oui, Flux AI peut gérer des expressions diverses si le jeu de données est robuste et bien varié. Assure-toi que ton jeu de données inclut différentes expressions pour y parvenir.

5. Quels outils et UI as-tu utilisés pour l’entraînement et la génération d'images ?

J'ai utilisé Kohya GUI pour l’entraînement et SwarmUI pour la génération d’images. En plus, SUPIR pour l'upscaling et LLaVA pour améliorer les légendes.

6. Quelle est la résolution d'image idéale pour l'entraînement avec Flux AI ?

Un entraînement à une résolution de 1024x1024 donne les meilleurs résultats. Des résolutions plus basses peuvent entraîner une perte de détail et de qualité.

7. Comment gères-tu les incohérences du jeu de données ?

On peut améliorer la cohérence en capturant les images dans un cadre contrôlé et uniforme sur des périodes plus courtes. Ça minimise les variations de cheveux, de poids et de couleur de peau.

8. Peut-on utiliser Flux AI avec 12 Go de VRAM ?

Oui, on peut entraîner un modèle Flux AI avec 12 Go de VRAM. L’entraînement peut prendre plus de temps comparé à des GPU plus puissants, mais c'est faisable.

D'autres questions ?

Si t'as d'autres questions ou si tu as besoin d'aide, n'hésite pas à me contacter ou à laisser un commentaire.

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