Leonardo AI : Entraînez gratuitement votre propre modèle de génération d'images

introductif

La formation de vos propres modèles de génération d'images à l'aide de Leonardo.Ai sera une expérience très enrichissante une fois que vous aurez maîtrisé une méthode efficace. Le réglage fin du modèle, qui est son nom officiel, est une fonction puissante qui vous permet de personnaliser la sortie en fonction de vos besoins stylistiques. Cette fonction est particulièrement idéale dans des domaines tels que le développement de jeux et l'art conceptuel, où la cohérence du style est essentielle.

Que vous cherchiez à créer des ressources pour un jeu, un concept art pour un projet, ou juste pour le plaisir, comprendre les bases de l'IA et de l'apprentissage automatique peut vous aider à tirer le meilleur parti des capacités de formation de modèles de Leonardo. Maintenant, explorons les meilleures pratiques pour optimiser votre expérience de formation de modèle et fournissons un guide détaillé pour vous aider à obtenir les meilleurs résultats.

Précautions préalables à l'entraînement Les facteurs suivants sont essentiels à la réussite de la formation d'un modèle. Veuillez donc les lire attentivement et suivre chaque recommandation aussi fidèlement que possible.

Le rôle critique des ensembles d'images

Les modèles d'images d'intelligence artificielle apprennent en analysant de grandes collections d'images, également connues sous le nom d'ensembles de données. Ces ensembles de données doivent être aussi diversifiés que possible dans le domaine choisi, couvrant différents angles, conditions d'éclairage et scènes, afin que le modèle puisse se généraliser à des données nouvelles et inédites. La seule mise en garde concerne le rapport de taille des images, qui doit être aussi cohérent que possible (par exemple 768 x 768).

Prévenir le surajustement

Le surajustement est un problème important dans la formation des modèles d'apprentissage automatique. Il se produit lorsqu'un modèle apprend les données d'apprentissage avec trop de précision, ce qui se traduit par des performances médiocres sur de nouvelles données inédites. Cela est généralement dû au fait que l'ensemble de données d'apprentissage est trop petit ou n'est pas suffisamment diversifié. Pour éviter le surajustement, il est essentiel de fournir un ensemble de données robuste et diversifié tout en maintenant la cohérence avec le sujet d'apprentissage (par exemple, les esquisses faciales). Il est donc recommandé d'utiliser pleinement la gamme autorisée de 40 images.

La qualité de l'image est essentielle

La qualité des images de l'ensemble de données n'est pas seulement un avantage supplémentaire, mais une nécessité dans le processus de formation. Vos images constituent la base de la compréhension et de la production du modèle. Par conséquent, choisissez toujours des images de la plus haute résolution et de la meilleure qualité. Des images de qualité inférieure ou des images comportant des filigranes peuvent donner des résultats flous ou imprécis. Plus la qualité des données initiales est élevée, plus le modèle sera précis.

Maintenir la cohérence et le style

Il est essentiel de maintenir un style cohérent dans votre ensemble de données. Que vous entraîniez un modèle à reconnaître des visages, des animaux ou des objets inanimés, la cohérence du style, du format et du rapport hauteur/largeur peut affecter de manière significative l'efficacité du modèle. Veillez donc à tenir compte de ces facteurs lors de la sélection des images qui composent votre ensemble de données.

variations

Le changement est une extension de la cohérence et du style. Les éléments changeants d'une image sont appris par le modèle d'une manière plus détendue, ce qui permet au modèle de placer les objets d'apprentissage (éléments cohérents) dans de nouveaux styles et contextes. Malheureusement, il n'existe pas de réponse fixe à la question de l'équilibre optimal entre variation et cohérence, qui doit être explorée par l'expérimentation.

Considérations clés :

Cohérence - Placement des personnages, style et composition de l'image.
​Changement - Les personnages eux-mêmes et leurs costumes.

Ensemble de données d'erreur ❌

Bonnes séries de données ✅

Guide de formation étape par étape :

Étape 1 : Créer un ensemble de données

1.1 Accès à partir de la page d'accueilEnsembles de formation et de données: :

2. cliquer sur 'Création d'un nouveau jeu de donnéesouNouvelles séries de donnéespour créer votre jeu de données.

3. nommez votre ensemble de données.

4. Ajouter des images à un ensemble de données(ne pas oublier de tenir compte de ce qui précède)

5) Les images peuvent être chargées ou téléchargées à partir de la galerie de Leonardo.option.

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6. vérifiez que l'image correspond à votre thème ou à votre centre d'intérêt.

Étape 2 : Entraînement du modèle

1. compléter les métadonnées du modèle pour faciliter la catégorisation et la recherche. Il s'agit d'éléments tels que le nom du modèle, la catégorie et l'instance d'indication. (Les instances d'indices sont un moyen simple d'aider un modèle à produire le résultat souhaité. Par exemple, pour un modèle de type croquis, il peut s'agir deUne image ... de la végétation)

2) Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur le bouton **"Commencer la formation "**.

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3. vous serez informé par courriel de la fin de la formation. (Cela prend généralement entre 30 minutes et 2 heures, en fonction de la complexité du modèle). Une fois la formation terminée, le modèle seraAffiner les modèles > Votre modèleDisponible sous.

Étape 3 : Générer une image

1. l'accèsAffiner les modèles > Votre modèle.

2) Cliquez sur le modèle que vous venez d'entraîner.

3) Saisissez les mots-clés que vous souhaitez et générez une image.

4) Observez comment les images générées capturent l'essence des images d'entraînement, conformément au style et aux préférences de votre ensemble de données. Si les résultats ne sont pas à la hauteur des attentes, vous pouvez vous faire une idée plus précise en consultant la rubriqueEnsembles de formation et de donnéessélectionnez votre modèle et cliquez sur **Éditer l'ensemble de données** pour le réentraîner. Vous pouvez supprimer ou remplacer les images, puis choisir d'entraîner à nouveau le modèle.

5) Veuillez noter que si vous souhaitez supprimer un modèle, vous devez d'abord vous rendre dans la sectionAffiner le modèlepuis survolez votre modèle et sélectionnez l'optionSélectionner > Supprimer ce modèle.

Il s'agit de notre guide exhaustif sur la formation de modèles perfectionnés. Nous espérons qu'il vous sera utile ! N'oubliez pas que nous ajoutons constamment de nouvelles fonctionnalités et que nous améliorons les anciennes, alors revenez régulièrement pour consulter les mises à jour ou les nouvelles méthodes de formation de votre modèle.