Treinando Modelos Flux AI Usando uma Única Imagem com Máscara de Atenção

O Problema: Conjunto de Dados Limitado

Às vezes, você só tem uma boa imagem do seu modelo ou estilo. Você pode achar que isso não é suficiente para treinar um modelo forte, mas com o Flux AI, dá pra conseguir resultados até com uma única imagem. O lance é aproveitar ao máximo o que você tem.

Solução: Treinando com Uma Única Imagem

Usar só uma imagem para treinar pode não ser tão forte quanto usar um conjunto de dados maior, mas ainda pode dar bons resultados dependendo do que você precisa. Aqui vai um passo a passo de como usar uma única imagem para treinar seu modelo de forma eficiente.

Conjuntos de Dados de Imagem Única

Capriche na Sua Legenda

Como você só tem uma imagem, é super importante gastar um tempinho aperfeiçoando a legenda. As legendas podem influenciar muito a compreensão e o desempenho do modelo.

Coisas importantes a considerar:

• Palavra-chave: Veja se precisa de uma palavra-chave. Para estilos, é opcional, mas para conjuntos de dados de personagens, sempre use uma palavra-chave pra gerenciar bem os diferentes personagens.
• Legende Tudo: Descreva cada detalhe que aparece na imagem.
• Evite Descrever o Estilo: Não precisa descrever o estilo em si.
• Considere o Treinamento Mascarado: Essa técnica ajuda a focar o modelo no assunto, evitando elementos de fundo.

Sugestões para Conjuntos de Dados de Estilo

• Você pode deixar de lado as palavras-chave se o estilo for bem marcante.
• Dê descrições detalhadas sobre o que tá na imagem sem definir o estilo explicitamente.

Sugestões para Conjuntos de Dados de Personagens

• Sempre use uma palavra-chave (ex: "GoWRAtreus").
• Legende todos os elementos da imagem e evite tentar "enganar" o modelo, omitindo detalhes que você quer que ele lembre.

Treinamento Mascarado

Técnica de Mascaramento

O treinamento mascarado usa um fundo transparente ou imagens em preto e branco como máscaras. As áreas brancas são treinadas, enquanto as pretas são ignoradas, ajudando o modelo a se concentrar apenas no assunto.

Vantagens

A principal vantagem do treinamento mascarado é que ele permite que o modelo aprenda os elementos importantes sem ser distraído pelo fundo. Esse método garante uma melhor generalização, especialmente quando você usa apenas uma imagem para treinar.

Exemplos de Treinamento: Com e Sem Mascaramento

Sem Mascaramento

Treinar sem mascaramento resultou em elementos de fundo indesejados sendo integrados ao modelo.

Com Mascaramento

Usar uma imagem mascarada para treinar isolou o assunto, levando a uma melhor generalização e resultados mais desejáveis.

Como Criar Boas Máscaras

• Ferramentas Automatizadas: Use ferramentas como Inspyrnet-Rembg.
• Edição Manual: Você também pode criar máscaras manualmente usando Photoshop ou Photopea. Salve a imagem final como um arquivo PNG transparente.

Onde Treinar

Modelos Flux AI podem ser treinados em várias plataformas:

• ComfyUI: Esta plataforma suporta muito bem o treinamento mascarado. Eu usei para treinar meu modelo.
• Outras: Treinadores como OneTrainer e kohya_ss estão começando a suportar treinamento mascarado. Confira a documentação deles para mais detalhes.

Exemplos de Conjuntos de Dados e Modelos

Aqui estão alguns modelos de exemplo treinados usando conjuntos de dados de imagem única:

• Estilo Kawaii sem Mascaramento
• Estilo Kawaii com Mascaramento

Overfitting e Problemas

Apesar de ser útil treinar com uma imagem única, o overfitting pode ser um problema. Pra evitar isso, preste atenção na duração e nos passos do treinamento:

• Fique de Olho em Artefatos Visuais: Problemas de textura, bordas desfocadas e ghosting são sinais de overfitting.
• Ajuste as Épocas: Foque nas épocas ao invés de repetições e salve várias versões pra achar o modelo que tem melhor desempenho.

FAQ

Que legenda devo usar para meu modelo de imagem única?

• Inclua todos os detalhes visíveis na imagem. Use palavras-chave com moderação de acordo com seu conjunto de dados.

Qual resolução devo usar para a imagem do meu conjunto de dados?

• 1024x1024 ou 512x512 geralmente funciona melhor. Resoluções maiores não são obrigatórias, a menos que você esteja focando em detalhes muito finos.

Como saber se meu modelo está overfitting?

• Procure sinais como texturas repetidas, efeitos de ghosting e bordas desfocadas. Isso indica que o modelo está overfitting à imagem de treinamento.

Quais ferramentas posso usar para criar máscaras de imagem?

• Ferramentas automatizadas como Inspyrnet-Rembg ou ferramentas de edição manual como Photoshop ou Photopea.

Por que usar imagens mascaradas em vez de remover totalmente o fundo?

• Remover completamente o fundo pode fazer o modelo decorar um fundo vazio, limitando sua capacidade de gerar fundos variados.

Quanto tempo leva pra treinar um modelo com uma única imagem?

• Leva cerca de 40 minutos para 400 passos em uma GPU 3090 com 24GB de VRAM. Você também pode usar plataformas de treinamento online como CivitAI ou Shakker.

Outras Perguntas?

• Treinamento com Múltiplas Imagens: Tente expandir o conjunto de dados criando e usando dados sintéticos.
• Especificações da GPU: Uma GPU 3090 com 24GB de VRAM é ideal para treinamento local, embora outras com pelo menos 16GB também funcionem.

Isenção de Responsabilidade

Este artigo é um resumo detalhado baseado em um post do Reddit: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1fop9gy/training_guide_flux_model_training_from_just_1/.