logo
pub

Usando Flux AI para Expressões e Forma do Corpo com um Novo Conjunto de Dados

Experimento com um Novo Conjunto de Dados

Tenho trabalhado com o Flux AI, focando em melhorar as expressões e a precisão das formas do corpo usando um novo conjunto de dados. O processo envolveu treinar com 256 imagens, e aqui estão alguns pontos-chave e fotos do experimento.

Problemas Encontrados

  1. Sobreajuste: Usar 256 imagens levou a um sobreajuste. Precisamos de dicas mais detalhadas pra gerenciar isso, o que afetou os fundos gerados.
  2. Consistência do Conjunto de Dados: As imagens capturadas em momentos diferentes resultaram em variações no cabelo, peso e cor de pele, causando inconsistências nos resultados finais.
  3. Expressões: O conjunto inicial tinha poucas expressões, resultando em menos diversidade nos rostos.

Soluções e Melhorias

  1. Dicas Detalhadas: Gerenciei o sobreajuste tornando as dicas mais detalhadas, especialmente em relação ao ambiente, usando o Claude 3.5.
  2. Conjunto de Dados Melhorado: Aumentei a diversidade nas expressões e capturei imagens de forma mais consistente em períodos curtos.
  3. Uso de Ferramentas Avançadas: Usei o Kohya GUI para o treinamento, o SUPIR para upscaling e o LLaVA para melhorar as legendas.

Criando e Usando o Conjunto de Dados

Preparação do Conjunto de Dados

  • Usei a câmera Poco X6.
  • Foquei em capturar expressões e formas de corpo variadas.
  • Coloquei em prática um fluxo de trabalho que pesquisei pra ter os melhores resultados.

Fluxo de Trabalho de Treinamento

  1. Coletar um Conjunto de Dados Variado: Garanta que seu conjunto tenha expressões e perspectivas diversas.
  2. Seguir Tutoriais de Treinamento: Usei guias para treinamento em LoRA.
  3. Gerar Imagens Usando UI: Utilizei o SwarmUI para gerar imagens com dicas específicas.
  4. Fazer Upscale das Imagens com SUPIR: Melhorei a qualidade das imagens fazendo upscale.

Resultados Principais

  • Precisão da Forma do Corpo: O modelo aprendeu a forma do corpo de maneira precisa, incluindo detalhes como características faciais.
  • Realismo Aprimorado: As saídas ficaram muito mais realistas e anatomicamente corretas.
  • Variedade de Expressões: Melhores resultados de expressões faciais deram mais vida às imagens.

Dicas e Melhores Práticas

  1. Use Dicas Específicas: Inclua dicas descritivas pra gerenciar o sobreajuste.
  2. Qualidade em vez de Quantidade: Conjuntos de dados menores e mais consistentes podem produzir resultados mais estáveis.
  3. Experimente com Ferramentas: Use várias ferramentas para treinar e fazer upscale e veja o que funciona melhor pra você.

Recursos Adicionais

Conclusão

Com o Flux AI, consegui melhorar tanto as expressões quanto a precisão das formas do corpo, experimentando e refinando o conjunto de dados e o fluxo de trabalho. Embora o sobreajuste e as inconsistências tenham sido desafios, dicas detalhadas e dados variados ajudaram a alcançar resultados impressionantes. O trabalho futuro vai focar em aprimorar ainda mais o fluxo de trabalho e explorar novos conjuntos de dados.

Perguntas Frequentes (FAQ)

1. O que é o Flux AI?

O Flux AI é uma ferramenta de geração de imagens de código aberto criada pelos Black Forest Labs. Ela se especializa em produzir texto preciso, composições complexas e imagens anatomicamente corretas.

2. Como você lida com o sobreajuste no Flux AI?

O sobreajuste pode ser gerenciado fornecendo dicas detalhadas que descrevem o fundo e o ambiente. Isso reduz o impacto de elementos repetitivos no conjunto de dados.

3. Que tipo de câmera você usou para o conjunto de dados?

Usei a câmera Poco X6 para capturar todas as imagens do conjunto de dados. A consistência na captura das imagens é crucial para melhores resultados no treinamento.

4. O Flux AI pode lidar com múltiplas expressões em uma única imagem?

Sim, o Flux AI pode gerenciar expressões diversas se o conjunto de dados for robusto e bem variado. Certifique-se de que seu conjunto inclua diferentes expressões pra conseguir isso.

5. Quais ferramentas e UI você usou para treinamento e geração de imagens?

Usei o Kohya GUI para o treinamento e o SwarmUI para gerar imagens. Além disso, o SUPIR foi usado para upscale e o LLaVA para melhorar as legendas.

6. Qual é a resolução ideal das imagens para treinar com o Flux AI?

Treinar a uma resolução de 1024x1024 dá os melhores resultados. Resoluções mais baixas podem causar perda de detalhes e qualidade.

7. Como você gerencia as inconsistências do conjunto de dados?

A consistência pode melhorar capturando imagens em um cenário controlado e uniforme ao longo de um período mais curto. Isso minimiza variações no cabelo, peso e cor de pele.

8. Você pode usar o Flux AI com 12 GB de VRAM?

Sim, você pode treinar um modelo do Flux AI com 12 GB de VRAM. O treinamento pode demorar mais em comparação a GPUs mais potentes, mas é viável.

Mais Perguntas?

Se você tiver mais perguntas ou precisar de ajuda adicional, fique à vontade pra entrar em contato ou deixar um comentário.

SHARE