Yeni Veri Seti ile Flux AI Kullanarak İfadeler ve Vücut Şekli

Yeni Bir Veri Seti ile Deney Yapmak

Flux AI ile çalışıyorum, özellikle ifadeleri ve vücut şekli doğruluğunu geliştirmeye odaklandım. Yeni bir veri seti kullanarak 256 görüntü ile eğitim yapmak süreçte yer aldı. İşte deneyden bazı önemli noktalar ve fotoğraflar.

Karşılaştığımdan Sorunlar

1. Aşırı Öğrenme: 256 görüntü ile aşırı öğrenmeyi yaşadım. Yönetmek için detaylı ipuçları gerekiyordu, bu da üretilen arka planları etkiledi.
2. Veri Seti Tutarlılığı: Farklı zamanlarda çekilen görüntüler, saç, ağırlık ve ten rengi gibi farklılıklar yarattı; bu da sonuçlarda tutarsızlıklara yol açtı.
3. İfadeler: Başlangıç setlerinde ifade çeşitliliği sınırlıydı, bu da yüz sonuçlarının daha az çeşitli olmasına sebep oldu.

Çözümler ve Geliştirmeler

1. Detaylı İpuçları: Aşırı öğrenmeyi yönetmek için ipuçlarını daha detaylı hale getirdim, özellikle çevre ile alakalı olarak, Claude 3.5 kullanarak.
2. Geliştirilmiş Veri Seti: İfadelerde çeşitliliği artırdım ve daha kısa aralıklarla tutarlı görüntüler çektim.
3. Gelişmiş Araçlar Kullanımı: Eğitim için Kohya GUI kullandım, görüntüleri büyütmek için SUPIR ve başlık geliştirmesi için LLaVA kullandım.

Veri Setini Oluşturma ve Kullanma

Veri Seti Hazırlığı

• Poco X6 Kamera ile çekimi yaptım.
• Çeşitli ifadeler ve vücut şekillerini yakalamaya odaklandım.
• En iyi sonuçlar için kendi araştırdığım iş akışını uyguladım.

Eğitim İş Akışı

1. İyi Çeşitlendirilmiş Bir Veri Seti Topla: Veri setinin çeşitli ifadeleri ve bakış açılarını içermesini sağla.
2. Eğitim Kılavuzlarını Takip Et: LoRA eğitimi için kılavuzlardan faydalandım.
3. Görüntüleri UI ile Üret: Belirli ipuçlarıyla görüntü üretmek için SwarmUI kullandım.
4. Görüntüleri SUPIR ile Büyüt: Görüntü kalitesini artırmak için büyütme yaptım.

Ana Çıktılar

• Vücut Şekli Hassasiyeti: Model, yüz hatları gibi küçük detaylarla birlikte vücut şeklini kesin bir şekilde öğrendi.
• Gelişmiş Gerçekçilik: Çıktılar önemli ölçüde daha gerçekçi ve anatomik olarak doğru hale geldi.
• İfade Çeşitliliği: Gelişmiş yüz ifadesi sonuçları, görüntülere daha fazla hayat kattı.

İpuçları ve En İyi Uygulamalar

1. Özgül İpuçları Kullan: Aşırı öğrenmeyi yönetmek için açıklayıcı ipuçları ekle.
2. Kalite Miktardan Önemli: Daha küçük ve daha tutarlı veri setleri, daha istikrarlı sonuçlar verebilir.
3. Araçlarla Deney Yap: Eğitmek ve büyütmek için çeşitli araçlar kullan, hangi yöntemlerin sana en uygun olduğunu gör.

Ek Kaynaklar

• SwarmUI Eğitimi: SwarmUI Eğitim Videosu
• Eğitim Veri Seti ve İş Akışı CivitAI’de: CivitAI Model Sayfası

Sonuç

Flux AI kullanarak ifadeleri ve vücut şekli doğruluğunu geliştirmeyi başardım, veri seti ve iş akışında deney yapıp düzenlemeler yaparak. Aşırı öğrenme ve tutarlılık sorunları zorluklar yaratsa da, detaylı ipuçları ve çeşitlendirilmiş veri etkileyici sonuçlar elde etmeme yardımcı oldu. Gelecek çalışmalar, iş akışını daha da geliştirme ve yeni veri setlerini keşfetmeye odaklanacak.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

1. Flux AI nedir?

Flux AI, Black Forest Labs tarafından oluşturulmuş açık kaynaklı bir görüntü üretim aracı. Hassas metin, karmaşık kompozisyonlar ve anatomik olarak doğru görüntüler üretme konusunda uzmanlaşmış.

2. Flux AI ile aşırı öğrenmeyi nasıl yönetiyorsun?

Aşırı öğrenmeyi, arka planı ve çevreyi tanımlayan detaylı ipuçları vererek yönetebiliriz. Bu, veri setindeki tekrarlayan unsurların etkisini azaltır.

3. Veri seti için hangi kamerayı kullandın?

Bütün görüntüleri çekmek için Poco X6 Kamera kullandım. Görüntülerin tutarlı bir şekilde yakalanması, daha iyi eğitim sonuçları için kritik.

4. Flux AI bir görüntüde birden fazla ifadeyi yönetebilir mi?

Evet, Flux AI, veri seti sağlam ve çeşitli olduğu sürece çeşitli ifadeleri yönetebilir. Farklı ifadeleri içeren bir veri seti sağlamak önemli.

5. Eğitim ve görüntü üretimi için hangi araçları ve UI'ları kullandın?

Eğitim için Kohya GUI, görüntü üretimi için ise SwarmUI kullandım. Ayrıca SUPIR ile görüntüleri büyüttüm ve başlık geliştirmek için LLaVA'yı kullandım.

6. Flux AI ile eğitim için ideal görüntü çözünürlüğü nedir?

1024x1024 çözünürlükte eğitim yapmak en iyi sonuçları verir. Daha düşük çözünürlükler, detay ve kalite kaybına neden olabilir.

7. Veri seti tutarsızlıklarını nasıl yönetiyorsun?

Tutarlılığı, görüntüleri kontrol altında ve eşit bir ortamda daha kısa süre içinde çekerek artırabilirsin. Bu, saç, ağırlık ve ten rengi farklarını minimize eder.

8. 12GB VRAM ile Flux AI kullanabilir misin?

Evet, 12GB VRAM ile bir Flux AI modeli eğitebilirsin. Eğitim daha güçlü GPU'lara göre biraz daha uzun sürebilir ama yine de yapılabilir.

Ek Sorular?

Başka soruların ya da daha fazla yardıma ihtiyacın varsa, bana ulaşmaktan çekinme ya da bir yorum bırak.