Leonardo AI: Entrena gratis tu propio modelo de generación de imágenes

introducción

Entrenar tus propios modelos de generación de imágenes utilizando Leonardo.Ai será una experiencia muy satisfactoria una vez que domines un método eficaz. El ajuste fino del modelo, que es su nombre formal, es una potente función que te permite personalizar el resultado según tus necesidades estilísticas. Esta función es ideal en ámbitos como el desarrollo de juegos y el arte conceptual, donde la coherencia de estilo es fundamental.

Tanto si estás buscando crear recursos de juego, arte conceptual para un proyecto o simplemente por diversión, entender los fundamentos de la IA y el aprendizaje automático puede ayudarte a sacar el máximo partido de las capacidades de entrenamiento de modelos de Leonardo. Ahora, vamos a explorar algunas de las mejores prácticas para optimizar su experiencia de entrenamiento de modelos y proporcionar una guía detallada para ayudarle a obtener los mejores resultados.

Precauciones previas al entrenamiento Los siguientes factores son fundamentales para entrenar con éxito a un modelo, así que léalos atentamente y siga cada recomendación al pie de la letra.

El papel fundamental de los conjuntos de datos de imágenes

Los modelos de imagen de inteligencia artificial aprenden analizando grandes colecciones de imágenes, también conocidas como conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos deben ser lo más variados posible dentro del ámbito elegido y abarcar diferentes ángulos, condiciones de iluminación y escenas, para que el modelo pueda generalizar a datos nuevos y no vistos. La única salvedad es la relación de tamaño de las imágenes, que debe ser lo más coherente posible (por ejemplo, 768 x 768).

Evitar el sobreajuste

El sobreajuste es un problema importante en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Se produce cuando un modelo aprende los datos de entrenamiento con demasiada precisión, lo que da lugar a un rendimiento deficiente con datos nuevos que no se han visto. Esto suele deberse a que el conjunto de datos de entrenamiento es demasiado pequeño o carece de la suficiente diversidad. Para evitar la sobreadaptación, la clave está en proporcionar un conjunto de datos sólido y diverso, al tiempo que se mantiene la coherencia con el tema de entrenamiento (por ejemplo, bocetos faciales). Por lo tanto, se recomienda utilizar plenamente la gama permitida de 40 imágenes.

La calidad de imagen es fundamental

La calidad de las imágenes del conjunto de datos no es sólo una ventaja añadida, sino una necesidad en el proceso de entrenamiento. Sus imágenes son la base de la comprensión y el resultado del modelo. Por lo tanto, elija siempre imágenes con la máxima resolución y calidad. Las imágenes de menor calidad o con marcas de agua pueden dar lugar a resultados borrosos o imprecisos. Cuanto mayor sea la calidad de los datos iniciales, más preciso será el modelo.

Mantener la coherencia y el estilo

Mantener un estilo coherente en el conjunto de datos es fundamental. Tanto si está entrenando un modelo para reconocer caras, animales u objetos inanimados, la coherencia del estilo, el formato y la relación de aspecto puede afectar significativamente a la eficacia del modelo. Por lo tanto, asegúrese de tener en cuenta estos factores a la hora de seleccionar las imágenes que componen su conjunto de datos.

variaciones

Una extensión de la coherencia y el estilo es el cambio. Los elementos cambiantes de una imagen son aprendidos por el modelo de forma más relajada, lo que le permite colocar los objetos de entrenamiento (elementos coherentes) en nuevos estilos y contextos. Por desgracia, no hay una respuesta fija al equilibrio óptimo entre variación y coherencia, y es necesario explorarlo mediante la experimentación.

Consideraciones clave:

Coherencia - Colocación de personajes, estilo y composición de la imagen.
​Cambio - Los propios personajes y sus trajes.

Conjunto de datos de error ❌

Buenos conjuntos de datos ✅

Guía de formación paso a paso:

Paso 1: Crear un conjunto de datos

1.1 Acceso desde la página de inicioConjuntos de datos y formación::

2. Haga clic en 'Crear un nuevo conjunto de datosoNuevos conjuntos de datos' para crear su conjunto de datos.

3. Asigne un nombre a su conjunto de datos.

4. Añadir imágenes a un conjunto de datos(recuerde tener en cuenta lo anterior)

5. Las imágenes pueden cargarse o descargarse de la galería de Leonardo.opción.

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6. Compruebe que la imagen coincide con su tema o punto de interés.

Paso 2: Entrene su modelo

1. Rellenar los metadatos del modelo para facilitar su categorización y recuperación. Esto incluye elementos como el nombre del modelo, la categoría y la instancia de sugerencia. (Las instancias de sugerencia son una forma sencilla de ayudar a un modelo a producir el resultado deseado. Por ejemplo, para un modelo de estilo boceto, podría serUn cuadro ... de la vegetación')

2. Cuando esté listo, haga clic en el botón **'Iniciar formación'**.

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3. Se le notificará por correo electrónico cuando haya finalizado la formación. (Normalmente se tarda entre 30 minutos y 2 horas, dependiendo de la complejidad del modelo). Una vez completado, el modelo seráAjuste de modelos > Su modeloDisponible en.

Paso 3: Generar una imagen

1. AccesoAjuste de modelos > Su modelo.

2. Haga clic en el modelo que acaba de entrenar.

3. Introduzca las palabras clave que desee y genere una imagen.

4. Observa cómo las imágenes generadas captan la esencia de las imágenes de entrenamiento, en consonancia con el estilo y las preferencias de tu conjunto de datos. Si los resultados no cumplen las expectativas, puede hacerse una mejor idea yendo a la secciónConjuntos de datos y formaciónSeleccione su modelo y haga clic en **Editar conjunto de datos** para volver a entrenarlo. Puede eliminar o sustituir las imágenes y, a continuación, elegir que se vuelva a entrenar el modelo.

5. Tenga en cuenta que si desea eliminar un modelo, primero debe ir a la secciónAjuste del modeloy, a continuación, pase el ratón por encima de su modelo y seleccione la opciónSeleccionar > Suprimir este modelo.

Esta es nuestra guía exhaustiva para entrenar modelos afinados: ¡esperamos que te resulte útil! Recuerda que siempre estamos añadiendo nuevas funciones y mejorando las antiguas, así que vuelve con regularidad para ver actualizaciones o nuevas formas de entrenar tu modelo.