Modellen Flux AI Trainen Met Eén Afbeelding en Aandacht Maskering

Het Probleem: Beperkte Dataset

Soms heb je maar één goede afbeelding voor je model onderwerp of stijl. Je denkt misschien dat dat niet genoeg is om een sterk model te trainen, maar met Flux AI kan het toch effectief zijn, zelfs met één afbeelding. Het belangrijkste is om het beste te halen uit wat je hebt.

Oplossing: Training met Eén Afbeelding

Met slechts één afbeelding trainen is misschien niet zo sterk als met een grotere dataset, maar het kan nog steeds goede resultaten opleveren, afhankelijk van je behoeften. Hier is een stap-voor-stap gids om met een enkele afbeelding effectief een model te trainen.

Single Image Datasets

Verfijn Je Caption

Omdat je maar één afbeelding hebt, is het belangrijk om aandacht te besteden aan je caption. Captions kunnen de begrip en prestaties van het model echt beïnvloeden.

Belangrijke dingen om te overwegen:

• Trigger Woord: Bedenk of je een trigger woord nodig hebt. Voor stijlen is het optioneel, maar voor karakter datasets gebruik je altijd een trigger woord om verschillende personages goed te kunnen beheren.
• Caption Alles: Beschrijf elk detail dat zichtbaar is in de afbeelding.
• Vermijd Stijl Beschrijving: Het is niet nodig om de stijl zelf te beschrijven.
• Denk aan Gemaskerde Training: Deze techniek helpt het model te focussen op het onderwerp door achtergrond elementen te vermijden.

Suggesties voor Stijl Datasets

• Je kunt trigger woorden weglaten als de stijl uitgesproken genoeg is.
• Geef gedetailleerde beschrijvingen van wat er in de afbeelding staat zonder de stijl expliciet te definiëren.

Suggesties voor Karakter Datasets

• Gebruik altijd een trigger woord (bijv. "GoWRAtreus").
• Caption alle elementen in de afbeelding en probeer niet het model te "bedriegen" door details weg te laten die je wilt dat het onthoudt.

Gemaskerde Training

Masking Techniek

Gemaskerde training houdt in dat je een transparante achtergrond of zwart/witte afbeeldingen als maskers gebruikt. Witte gebieden worden getraind, terwijl zwarte gebieden genegeerd worden, zodat het model zich alleen op het onderwerp kan concentreren.

Voordelen

Het belangrijkste voordeel is dat gemaskerde training het model helpt om de belangrijke elementen te leren zonder afgeleid te worden door de achtergrond. Deze methode zorgt voor betere generalisatie, vooral wanneer je maar één afbeelding gebruikt voor de training.

Voorbeelden van Training: Met en Zonder Maskering

Zonder Maskering

Training zonder masking resulteerde in ongewenste achtergrond elementen die in het model geïntegreerd werden.

Met Maskering

Met een gemaskerde afbeelding voor de training werd het onderwerp succesvol geïsoleerd, wat leidde tot betere generalisatie en meer wenselijke resultaten.

Hoe Maak Je Goede Maskers

• Geautomatiseerde Tools: Gebruik tools zoals Inspyrnet-Rembg.
• Handmatig Bewerken: Je kunt ook handmatig maskers maken met Photoshop of Photopea. Sla de uiteindelijke afbeelding op als een transparant PNG-bestand.

Waar Te Trainen

Flux AI modellen kunnen op verschillende platforms worden getraind:

• ComfyUI: Dit platform ondersteunt gemaskerde training effectief. Ik heb het gebruikt voor mijn model training.
• Andere: Trainers zoals OneTrainer en kohya_ss beginnen ook ondersteuning voor gemaskerde training te bieden. Kijk in hun documentatie voor meer details.

Voorbeeld Datasets en Modellen

Hier zijn een paar voorbeeldmodellen die getraind zijn met enkele afbeelding datasets:

• Kawaii Stil Zonder Maskering
• Kawaii Stil Met Maskering

Overfitting en Problemen

Ondanks dat training met één afbeelding nuttig kan zijn, kan overfitting een probleem zijn. Let op de trainingstijd en stappen om overfitting te verminderen:

• Let op Visuele Artefacten: Textuurproblemen, vage randen en ghosting zijn tekenen van overfitting.
• Pas Epochs Aan: Focus op epochs in plaats van herhalingen en sla meerdere versies op om het best presterende model te vinden.

FAQ

Welke caption moet ik gebruiken voor mijn single image model?

• Vermeld alle zichtbare details in de afbeelding. Gebruik trigger woorden spaarzaam afhankelijk van je dataset.

Welke resolutie moet ik gebruiken voor mijn dataset afbeelding?

• 1024x1024 of 512x512 werkt meestal het best. Hogere resoluties zijn niet verplicht, tenzij je je richt op zeer fijne details.

Hoe weet ik of mijn model last heeft van overfitting?

• Kijk naar tekenen zoals herhaalde texturen, ghosting-effecten en vage randen. Dit duidt erop dat het model zich aan het trainen beeld aanpast.

Welke tools kan ik gebruiken om afbeeldingsmaskers te maken?

• Geautomatiseerde tools zoals Inspyrnet-Rembg of handmatige bewerkingsprogramma’s als Photoshop of Photopea.

Waarom gemaskerde afbeeldingen gebruiken in plaats van de achtergrond helemaal te verwijderen?

• Als je de achtergrond helemaal verwijdert, kan het model een lege achtergrond onthouden, wat de mogelijkheid om diverse achtergronden te genereren beperkt.

Hoe lang duurt het om een model op een enkele afbeelding te trainen?

• Het duurt ongeveer 40 minuten voor 400 stappen op een 3090 GPU met 24GB VRAM. Online training platforms zoals CivitAI of Shakker kunnen ook worden gebruikt voor training.

Andere Vragen?

• Multi-afbeelding Training: Probeer de dataset uit te breiden door synthetische data te creëren en te gebruiken.
• GPU Specificaties: Een 3090 GPU met 24GB VRAM is ideaal voor lokale training, hoewel andere met minimaal 16GB ook kunnen werken.

Disclaimer

Dit artikel is een gedetailleerde samenvatting gebaseerd op een Reddit-post: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1fop9gy/training_guide_flux_model_training_from_just_1/.