Ajustement de Flux AI pour des couches spécifiques : Améliorer la précision et la vitesse d'image

Réalisme vs. Look AI

Comprendre le Problème

Beaucoup de gens remarquent que les images générées en entraînant seulement 4 couches ont souvent un look un peu bizarre, genre "visage AI", surtout au niveau des yeux et du menton. C'est moins marqué quand on entraîne toutes les couches, qui ressemblent davantage aux images originales du training.

Exemples

Image avec toutes les couches : Plus réaliste et plus proche de l'image d'origine.
Image avec 4 couches : A un look artificiel avec des défauts comme des "mentons en arrière" et des yeux mal placés.

Solution

Faites des tests en entraînant différentes combinaisons de couches pour trouver le meilleur équilibre entre ressemblance, rapidité et qualité.

Cibler des Couches Spécifiques pour Améliorer la Performance

Étapes pour le Fine-Tuning

Sélectionner des Couches Spécifiques : Utilisez les paramètres avancés dans le formateur Replicate Flux pour cibler les couches 7, 12, 16 et 20.

Regex pour Cibler :

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

Légendes Cohérentes : Utilisez vos propres légendes et assurez-vous qu'elles restent cohérentes. Sauvegardez chaque légende dans un fichier texte qui correspond au nom du fichier image (par exemple, photo.jpg et photo.txt).

Amélioration de la Vitesse et de la Qualité de Formation

Résultats : En entraînant des couches spécifiques, le processus peut être plus rapide et la qualité d'image meilleure, avec une amélioration de 15-20% de la vitesse d'inférence.

Utiliser le CLI de Replicate

Pour gérer efficacement plusieurs expérimentations, utilisez le CLI de Replicate :

replicate train --destination votre-utilisateur/votre-modèle input_images=@local_zip_file.zip layers_to_optimize_regex="transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out"

Cette commande vous permet de mettre en file d'attente plusieurs expériences avec des paramètres semblables en même temps.

Formation Complète des Couches

Pourquoi Entraîner Plus de Couches ?

En plus d'entraîner proj_out des couches ciblées, pensez à entraîner :

proj_mlp : Contient la plupart des connaissances sur le contenu.
attn.to_* : Aide le modèle à reconnaître et à mettre en avant le contexte pertinent.
norm.linear : Gère le style et les caractéristiques globales de l'image.

Raisonnement

proj_mlp : Contient des connaissances essentielles sur le contenu.
attn.to_* : Critique pour la pertinence du contexte et la clarification.
norm.linear : Régule le style, l'éclairage et d'autres caractéristiques globales.

Débogage des Couches

Identifier les Couches Importantes

Comprendre quelles couches affectent les informations de texte et d'image peut être compliqué. Utilisez le mode débogage des Diffusers pour voir quelles parties du modèle traitent les infos texte vs. image :

Définir des Points d'Arrêt : Déboguez le modèle en définissant des points d'arrêt dans différentes couches.
Surveiller l'Activité : Observez quelles couches traitent le texte et lesquelles gèrent l'image.

Couches Spéciales pour le Sampling du Modèle

Focus sur les Couches

Pour affiner ou changer le comportement de sampling du modèle sans trop affecter le contenu, concentrez-vous sur :

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

Ces couches aident à ajuster les comportements de sampling tout en préservant les connaissances du modèle.

Conseils Supplémentaires

Fine-Tuning des Backbones de Texte et d'Image

Quand vous introduisez de nouvelles idées ou styles, affiner le backbone de texte (txt) et celui d'image (img) peut vraiment améliorer les résultats.

Insights Expérimentaux

La plupart des idées sur l'impact des couches viennent d'essais et erreurs. Explorez différentes combinaisons pour trouver ce qui fonctionne le mieux pour vous.

FAQs

Q1 : Qu'est-ce qui rend l'image avec toutes les couches plus réaliste ?

L'entraînement de toutes les couches capture plus de nuances et de détails, donnant un aspect plus vivant.

Q2 : Pourquoi cibler des couches spécifiques comme 7, 12, 16 et 20 pour l'entraînement ?

Ces couches ont été identifiées grâce à des expérimentations pour équilibrer vitesse d'entraînement et qualité efficacement.

Q3 : Comment utiliser le CLI de Replicate pour les expériences d'entraînement ?

Utilisez la commande replicate train --destination votre-utilisateur/votre-modèle input_images=@local_zip_file.zip layers_to_optimize_regex="transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out".

Q4 : Dois-je toujours cibler des couches spécifiques ?

Ça dépend de vos objectifs. Cibler des couches spécifiques peut accélérer l'entraînement, mais l'entraînement de toutes les couches peut donner de meilleurs résultats globaux.

Q5 : Puis-je affiner les backbones de texte pour un meilleur apprentissage du contexte ?

Oui, ça améliore la compréhension et la génération d'infos contextuelles spécifiques par le modèle.

Q6 : Comment déboguer pour trouver quelles couches affectent le texte vs. les infos image ?

Utilisez des points d'arrêt et observez quelles parties du modèle traitent les infos texte par rapport aux infos image pendant le débogage.