Einführung
Das Trainieren Ihrer eigenen Bilderzeugungsmodelle mit Leonardo.Ai wird zu einer sehr erfüllenden Erfahrung, wenn Sie eine effektive Methode beherrschen. Modell-Feinabstimmung, so die offizielle Bezeichnung, ist eine leistungsstarke Funktion, mit der Sie die Ausgabe an Ihre stilistischen Bedürfnisse anpassen können. Diese Funktion ist vor allem in Bereichen wie der Spieleentwicklung und der Konzeptkunst ideal, wo die Konsistenz des Stils entscheidend ist.
Ganz gleich, ob Sie Spielressourcen, Konzeptzeichnungen für ein Projekt oder einfach nur zum Spaß erstellen möchten, ein Verständnis der Grundlagen von KI und maschinellem Lernen kann Ihnen dabei helfen, das Beste aus den Modelltrainingsfunktionen von Leonardo zu machen. Lassen Sie uns nun einige Best Practices erkunden, um Ihre Modelltrainingserfahrung zu optimieren und einen detaillierten Leitfaden zu erstellen, der Ihnen hilft, die besten Ergebnisse zu erzielen.
Vorkehrungen vor dem Training Die folgenden Faktoren sind für die erfolgreiche Ausbildung eines Modells von entscheidender Bedeutung. Lesen Sie sie daher bitte sorgfältig durch und befolgen Sie jede Empfehlung so genau wie möglich.
Die entscheidende Rolle von Bilddatensätzen
Bildmodelle der künstlichen Intelligenz lernen durch die Analyse großer Bildsammlungen, die auch als Datensätze bezeichnet werden. Diese Datensätze sollten innerhalb des gewählten Bereichs so vielfältig wie möglich sein und verschiedene Blickwinkel, Lichtverhältnisse und Szenen abdecken, damit das Modell auf neue und ungesehene Daten verallgemeinert werden kann. Der einzige Vorbehalt ist das Größenverhältnis der Bilder, das so einheitlich wie möglich sein sollte (z. B. 768 x 768).
Verhinderung von Überanpassung
Überanpassung ist ein wichtiges Problem bei der Ausbildung von Modellen für maschinelles Lernen. Es tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau erlernt, was zu einer schlechten Leistung bei neuen, ungesehenen Daten führt. Dies liegt in der Regel daran, dass der Trainingsdatensatz zu klein ist oder nicht genügend Vielfalt aufweist. Um eine Überanpassung zu vermeiden, ist es wichtig, einen robusten und vielfältigen Datensatz bereitzustellen und gleichzeitig die Konsistenz mit dem Trainingssubjekt (z. B. Gesichtsskizzen) zu wahren. Es wird daher empfohlen, die zulässige Anzahl von 40 Bildern voll auszuschöpfen.
Bildqualität ist entscheidend
Die Qualität der Bilder des Datensatzes ist nicht nur ein zusätzlicher Vorteil, sondern eine Notwendigkeit für den Trainingsprozess. Ihre Bilder sind die Grundlage für das Verständnis und die Ausgabe des Modells. Wählen Sie daher immer Bilder mit der höchsten Auflösung und Qualität. Bilder von geringerer Qualität oder Bilder mit Wasserzeichen können zu unscharfen oder ungenauen Ergebnissen führen. Je höher die Qualität der Ausgangsdaten ist, desto genauer wird das Modell sein.
Beibehaltung von Konsistenz und Stil
Die Beibehaltung eines einheitlichen Stils in Ihrem Datensatz ist entscheidend. Unabhängig davon, ob Sie ein Modell für die Erkennung von Gesichtern, Tieren oder leblosen Objekten trainieren, kann die Konsistenz von Stil, Format und Seitenverhältnis die Effektivität des Modells erheblich beeinflussen. Berücksichtigen Sie daher diese Faktoren bei der Auswahl der Bilder, die Ihren Datensatz bilden.
Variationen
Eine Erweiterung von Konsistenz und Stil ist die Veränderung. Sich ändernde Elemente in einem Bild werden vom Modell auf eine entspanntere Art und Weise erlernt, was es dem Modell ermöglicht, die Trainingsobjekte (konsistente Elemente) in neue Stile und Kontexte einzuordnen. Leider gibt es keine eindeutige Antwort auf die Frage nach dem optimalen Gleichgewicht zwischen Variation und Konsistenz, und es muss durch Experimente erforscht werden.
Wichtige Überlegungen:
Konsistenz - Zeichenplatzierung, Stil und Bildkomposition.
Ändern - Die Figuren selbst und ihre Kostüme.
Fehler-Datensatz ❌
Gute Datensätze ✅
Schritt-für-Schritt-Anleitung:
Schritt 1: Erstellen eines Datensatzes
1.1 Zugang über die StartseiteTraining und Datensätze::
2. klicken Sie auf 'Erstellen eines neuen Datensatzes' oder 'Neue Datensätze', um Ihren Datensatz zu erstellen.
3. benennen Sie Ihren Datensatz.
4. Hinzufügen von Bildern zu einem Datensatz(denken Sie daran, die oben genannten Punkte zu berücksichtigen)
(5) Bilder können hochgeladen oder aus der Leonardo-Galerie heruntergeladen werden.Option.
6 Überprüfen Sie, ob das Bild zu Ihrem Thema oder Interessenschwerpunkt passt.
Schritt 2: Trainieren Sie Ihr Modell
1 Füllen Sie die Metadaten des Modells aus, um die Kategorisierung und den Abruf zu erleichtern. Dazu gehören Elemente wie Modellname, Kategorie und Hinweisinstanz. (Hinweisinstanzen sind eine einfache Möglichkeit, einem Modell zu helfen, die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Für ein Modell im Stil einer Skizze könnte dies zum Beispiel lauten'Ein Bild ... der Vegetation')
2. wenn Sie bereit sind, klicken Sie auf die Schaltfläche **'Training starten'**.
3 Sie werden per E-Mail benachrichtigt, wenn die Schulung abgeschlossen ist. (Dies dauert in der Regel zwischen 30 Minuten und 2 Stunden, je nach Komplexität des Modells). Nach Abschluss der Schulung wird das ModellFeinabstimmung der Modelle > Ihr ModellVerfügbar unter.
Schritt 3: Erzeugen eines Bildes
1. zugangFeinabstimmung der Modelle > Ihr Modell.
2. klicken Sie auf das Modell, das Sie gerade trainiert haben.
3 Geben Sie die gewünschten Stichwörter ein und erzeugen Sie ein Bild.
4. beobachten Sie, wie die generierten Bilder die Essenz der Trainingsbilder einfangen und mit dem Stil und den Vorlieben Ihres Datensatzes übereinstimmen. Wenn die Ergebnisse nicht den Erwartungen entsprechen, können Sie sich einen besseren Eindruck verschaffen, indem Sie auf die SeiteTraining und Datensätzewählen Sie Ihr Modell aus und klicken Sie auf **Datensatz bearbeiten**, um das Modell neu zu trainieren. Sie können die Bilder löschen oder ersetzen und dann auswählen, dass das Modell neu trainiert werden soll.
(5) Bitte beachten Sie, dass Sie, wenn Sie ein Modell löschen möchten, zuerst in den BereichFeinabstimmung des Modellsund wählen Sie dann mit dem Mauszeiger die OptionWählen Sie > Dieses Modell löschen.
Dies ist unser umfassender Leitfaden für das Training von Feinabstimmungsmodellen - wir hoffen, Sie finden ihn hilfreich! Denken Sie daran, dass wir ständig neue Funktionen hinzufügen und alte verbessern. Schauen Sie also regelmäßig nach Updates oder neuen Möglichkeiten, Ihr Modell zu trainieren.
