logo
pub

Gebruik Flux AI voor Uitdrukkingen en Lichaamsvorm met Nieuwe Dataset

Experimenteren met een Nieuwe Dataset

Ik ben bezig geweest met Flux AI, vooral om de nauwkeurigheid van uitdrukkingen en lichaamshoudingen te verbeteren met een nieuwe dataset. Ik heb getraind met 256 afbeeldingen en hier zijn een paar belangrijke punten en foto's van het experiment.

Problemen tegengekomen

  1. Overfitting: Door de 256 afbeeldingen was er sprake van overfitting. Gedetailleerde aanwijzingen waren nodig om dit te beheersen, wat invloed had op de achtergronden die werden gegenereerd.
  2. Consistentie van de dataset: Afbeeldingen die op verschillende momenten zijn gemaakt vertoonden variaties in haar, gewicht en huidskleur, wat leidde tot inconsistenties in de uiteindelijke resultaten.
  3. Uitdrukkingen: De eerste sets hadden een beperkte variëteit aan uitdrukkingen, wat resulteerde in minder diverse gezichten.

Oplossingen en Verbeteringen

  1. Gedetailleerde Aanwijzingen: We hebben overfitting managed door de aanwijzingen gedetailleerder te maken, vooral wat betreft de omgeving, met behulp van Claude 3.5.
  2. Verbeterde Dataset: Meer diversiteit in uitdrukkingen toegevoegd en afbeeldingen consistenter vastgelegd over kortere intervallen.
  3. Geavanceerde Tools gebruiken: Kohya GUI ingezet voor training en SUPIR voor opschaling en LLaVA voor het verbeteren van bijschriften.

Dataset maken en gebruiken

Dataset Voorbereiding

  • Opgenomen met een Poco X6 camera.
  • Gericht op het vastleggen van verschillende uitdrukkingen en lichaamshoudingen.
  • Eigen onderzoeksworkflow toegepast voor de beste resultaten.

Trainingsworkflow

  1. Zorg voor een Goed Gevarieerde Dataset: Zorg ervoor dat je dataset diverse uitdrukkingen en perspectieven bevat.
  2. Volg Trainingshandleidingen: Heb gidsen gevolgd voor LoRA-training.
  3. Afbeeldingen genereren met de UI: SwarmUI gebruikt om afbeeldingen te genereren met specifieke aanwijzingen.
  4. Afbeeldingen opschalen met SUPIR: Kwaliteit van de afbeeldingen verbeterd door opschaling.

Belangrijke Uitkomsten

  • Precisie van Lichaamshouding: Het model leerde de lichaamshouding nauwkeurig, inclusief kleine details zoals gelaatskenmerken.
  • Verbeterde Realisme: Uitzendingen waren aanzienlijk levensechter en anatomisch correcter.
  • Variëteit in Uitdrukkingen: Verbeterde resultaten van gezichtsuitdrukkingen voegden meer leven toe aan de afbeeldingen.

Tips en Beste Praktijken

  1. Gebruik Specifieke Aanwijzingen: Voeg beschrijvende aanwijzingen toe om overfitting te beheren.
  2. Kwaliteit boven Kwantiteit: Kleinere en consistenter datasets kunnen stabilere resultaten opleveren.
  3. Experimenteer met Tools: Gebruik verschillende tools voor training en opschaling om te kijken wat het beste werkt voor jouw behoeften.

Aanvullende Bronnen

Conclusie

Met behulp van Flux AI ben ik erin geslaagd om zowel de uitdrukkingen als de lichaamshouding nauwkeurigheid te verbeteren door te experimenteren en de dataset en workflow te verfijnen. Hoewel overfitting en consistentieproblemen uitdagingen waren, hielpen gedetailleerde aanwijzingen en gevarieerde data om indrukwekkende resultaten te bereiken. Toekomstig werk zal zich richten op verdere verbetering van de workflow en het verkennen van nieuwe datasets.

Veelgestelde Vragen (FAQ)

1. Wat is Flux AI?

Flux AI is een open-source tool voor beeldgeneratie, gemaakt door Black Forest Labs. Het is gespecialiseerd in het produceren van nauwkeurige teksten, complexe composities en anatomisch correcte afbeeldingen.

2. Hoe ga je om met overfitting met Flux AI?

Overfitting kan worden beheerd door gedetailleerde aanwijzingen te geven die de achtergrond en omgeving beschrijven. Dit vermindert de impact van herhaalde elementen in de dataset.

3. Wat voor camera heb je gebruikt voor de dataset?

Ik heb een Poco X6 Camera gebruikt om alle afbeeldingen voor de dataset vast te leggen. Consistentie in het vastleggen van afbeeldingen is cruciaal voor betere trainingsresultaten.

4. Kan Flux AI meerdere uitdrukkingen in één afbeelding aan?

Ja, Flux AI kan diverse uitdrukkingen beheren als de dataset robuust en goed gevarieerd is. Zorg ervoor dat je dataset verschillende uitdrukkingen bevat om dit te bereiken.

5. Welke tools en UI heb je gebruikt voor training en het genereren van afbeeldingen?

Ik heb Kohya GUI gebruikt voor training en SwarmUI voor het genereren van afbeeldingen. Daarnaast is SUPIR gebruikt voor opschaling en LLaVA voor het verbeteren van bijschriften.

6. Wat is de ideale afbeeldingsresolutie voor training met Flux AI?

Training op een resolutie van 1024x1024 levert de beste resultaten op. Lagere resoluties kunnen leiden tot verlies van detail en kwaliteit.

7. Hoe ga je om met inconsistenties in de dataset?

Consistentie kan worden verbeterd door afbeeldingen in een gecontroleerde en uniforme setting over een kortere periode vast te leggen. Hierdoor worden variaties in haar, gewicht en huidskleur geminimaliseerd.

8. Kun je Flux AI gebruiken met 12GB VRAM?

Ja, je kunt een Flux AI-model trainen met 12GB VRAM. De training kan langer duren in vergelijking met krachtigere GPU's, maar het is haalbaar.

Nog Vragen?

Als je nog vragen hebt of verdere hulp nodig hebt, voel je vrij om contact op te nemen of een opmerking achter te laten.

SHARE