Использование Flux AI для выражений и формы тела с новым набором данных

Эксперимент с Новым Набором Данных

Я тут работал с Flux AI, особенно стараясь улучшить выражения и точность форм тела с использованием нового набора данных. Я тренировался на 256 изображениях, и вот несколько ключевых моментов и картинок из эксперимента.

Проблемы, с которыми столкнулся

1. Переобучение: Работая с 256 изображениями, столкнулся с переобучением. Нужны были подробные подсказки, чтобы с этим справиться, что, кстати, сказалось на сгенерированных фонах.
2. Однородность набора данных: Изображения, сделанные в разные времена, имели разные волосы, вес и цвет кожи, что вызывало несоответствия в финальных результатах.
3. Выражения: Начальные наборы были ограничены в разнообразии выражений, и это дало менее разнообразные результаты по лицам.

Решения и Улучшения

1. Подробные Подсказки: Справился с переобучением, сделав подсказки более детальными, особенно по части окружения, используя Claude 3.5.
2. Улучшенный Набор Данных: Увеличил разнообразие выражений и сделал снимки более последовательно с короткими интервалами.
3. Использование Продвинутых Инструментов: Применил Kohya GUI для тренировки, SUPIR для увеличения разрешения и LLaVA для улучшения подписей.

Создание и Использование Набора Данных

Подготовка Набора Данных

• Снимки делал с помощью камеры Poco X6.
• Сфокусировался на том, чтобы поймать разнообразные выражения и формы тела.
• Использовал свой исследованный рабочий процесс для достижения лучших результатов.

Рабочий Процесс Тренировки

1. Соберите Разнообразный Набор Данных: Убедитесь, что ваш набор данных содержит различные выражения и перспективы.
2. Следуйте Учебникам по Тренировке: Пользовался руководствами для тренировки LoRA.
3. Генерируйте Изображения через UI: Использовал SwarmUI для генерации изображений с конкретными подсказками.
4. Увеличьте Изображения с помощью SUPIR: Улучшил качество изображений за счёт увеличения.

Ключевые Результаты

• Точность Форм Тела: Модель точно освоила формы тела, включая мелкие детали, такие как черты лица.
• Улучшенная Реалистичность: Результаты стали значительно более жизненными и анатомически правильными.
• Разнообразие Выражений: Улучшенные результаты по выражениям лица добавили больше жизни в изображения.

Советы и Лучшие Практики

1. Используйте Конкретные Подсказки: Включайте описательные подсказки, чтобы справиться с переобучением.
2. Качество Важнее Количества: Меньшие и более однородные наборы данных могут давать более стабильные результаты.
3. Экспериментируйте с Инструментами: Пробуйте разные инструменты для тренировки и увеличения разрешения, чтобы понять, что лучше работает для вас.

Дополнительные Ресурсы

• Учебник по SwarmUI: Видео Учебник SwarmUI
• Набор Данных и Рабочий Процесс на CivitAI: Страница Модели CivitAI

Заключение

Используя Flux AI, мне удалось улучшить выражения и точность форм тела путем экспериментов и доработки набора данных и рабочего процесса. Хотя переобучение и проблемы с однородностью были сложными задачами, подробные подсказки и разнообразные данные помогли достичь впечатляющих результатов. В будущем сосредоточусь на дальнейшем улучшении рабочего процесса и изучении новых наборов данных.

Часто Задаваемые Вопросы (FAQ)

1. Что такое Flux AI?

Flux AI — это инструмент генерации изображений с открытым исходным кодом, созданный Black Forest Labs. Он специализируется на создании точного текста, сложных композиций и анатомически правильных изображений.

2. Как вы справляетесь с переобучением в Flux AI?

С переобучением можно справиться, предоставляя подробные подсказки, описывающие фон и среду. Это уменьшает влияние повторяющихся элементов в наборе данных.

3. Какую камеру вы использовали для набора данных?

Я использовал камеру Poco X6 для захвата всех изображений для набора данных. Последовательность в захвате изображений очень важна для лучших результатов тренировки.

4. Может ли Flux AI обрабатывать несколько выражений на одном изображении?

Да, Flux AI может справляться с разнообразными выражениями, если набор данных разнообразный и хорошо собранный. Убедитесь, что ваш набор данных включает разные выражения для достижения этого.

5. Какие инструменты и UI вы использовали для тренировки и генерации изображений?

Я использовал Kohya GUI для тренировки и SwarmUI для генерации изображений. Кроме того, использовал SUPIR для увеличения и LLaVA для улучшения подписей.

6. Каково идеальное разрешение изображения для тренировки с Flux AI?

Тренировка с разрешением 1024x1024 дает лучшие результаты. Более низкие разрешения могут привести к потере деталей и качества.

7. Как вы управляете несоответствиями в наборе данных?

Улучшить последовательность можно, захватывая изображения в контролируемой и однородной обстановке в течение короткого времени. Это минимизирует различия в волосах, весе и цвете кожи.

8. Можно ли использовать Flux AI с 12 ГБ VRAM?

Да, вы можете тренировать модель Flux AI с 12 ГБ VRAM. Тренировка может занять больше времени по сравнению с более мощными GPU, но это вполне выполнимо.

Дополнительные Вопросы?

Если у вас есть еще вопросы или нужна помощь, не стесняйтесь обращаться или оставлять комментарии.