紹介
Leonardo.Aiを使った画像生成モデルのトレーニングは、一度効果的な方法をマスターすれば、非常に充実した経験となるでしょう。モデルの微調整は、正式名称であり、あなたのスタイルのニーズに合わせて出力をカスタマイズできる強力な機能です。この機能は、ゲーム開発やコンセプトアートなど、スタイルの一貫性が重要な分野で特に理想的です。
ゲームリソースの作成、プロジェクトのコンセプトアートの作成、または単なる遊びのためなど、AIと機械学習の基礎を理解することで、Leonardoのモデルトレーニング機能を最大限に活用することができます。それでは、モデル・トレーニング体験を最適化するためのベスト・プラクティスを探り、最高の結果を得るための詳細なガイドを提供しましょう。
トレーニング前の注意事項 以下の要素は、モデルのトレーニングを成功させる上で非常に重要ですので、注意深く読み、それぞれの推奨事項にできるだけ従ってください。
画像データセットの重要な役割
人工知能の画像モデルは、データセットとも呼ばれる大規模な画像コレクションを分析することで学習する。これらのデータセットは、モデルが新しい未知のデータにも汎化できるように、選択された領域内でできるだけ多様であるべきで、さまざまな角度、照明条件、シーンをカバーしている必要がある。唯一の注意点は、画像のサイズ比であり、これはできるだけ一定であるべきである（例えば768 x 768）。
オーバーフィッティングの防止
オーバーフィッティングは、機械学習モデルの学習における重要な問題である。これは、モデルが学習データを正確に学習しすぎた結果、新しい未知のデータに対するパフォーマンスが低下する場合に発生する。これは通常、学習データセットが小さすぎるか、十分な多様性がないことが原因である。オーバーフィッティングを避けるために重要なのは、学習対象（顔のスケッチなど）との一貫性を保ちつつ、ロバストで多様なデータセットを提供することである。したがって、許容される40画像の範囲を十分に活用することが推奨される。
画質が重要
データセットの画像の質は、単なるアドバンテージではなく、トレーニング・プロセスにおいて必要不可欠なものです。画像はモデルの理解と出力の基礎となります。したがって、常に最高の解像度と品質を持つ画像を選択してください。低品質の画像や透かしの入った画像は、不鮮明で不正確な結果につながる可能性があります。初期データの品質が高ければ高いほど、モデルの精度は高まります。
一貫性とスタイルの維持
データセットに一貫したスタイルを維持することは非常に重要です。顔、動物、無生物を認識するモデルをトレーニングする場合でも、スタイル、フォーマット、アスペクト比の一貫性はモデルの有効性に大きく影響します。したがって、データセットを構成する画像を選択する際には、これらの要素を考慮するようにしてください。
バリエーション
一貫性とスタイルの拡張は変化です。画像内の変化する要素は、モデルによってより緩やかな方法で学習されるため、モデルは学習オブジェクト（一貫性のある要素）を新しいスタイルやコンテキストに配置することができます。残念ながら、変化と一貫性の最適なバランスに決まった答えはなく、実験を通して探る必要があります。
重要な考慮事項
一貫性 キャラクターの配置、スタイル、イメージの構成。
チェンジ キャラクターとその衣装だ。
エラーデータセット ❌
優れたデータセット ✅
ステップバイステップのトレーニングガイド：
ステップ1：データセットの作成
1.1 ホームページからのアクセストレーニングとデータセット::
2.をクリックします。新しいデータセットの作成または新しいデータセット'でデータセットを作成する。
3.データセットに名前をつける。
4. データセットに画像を追加する: （上記を考慮することを忘れずに）
5.画像は、レオナルドのギャラリーからアップロードまたはダウンロードすることができます。オプション.
6.画像がテーマや関心事に合っているか再確認する。
ステップ2：モデルのトレーニング
1.分類と検索を容易にするために、モデルのメタデータを記入する。これには、モデル名、カテゴリ、ヒントインスタンスなどの要素が含まれます。(ヒントインスタンスは、モデルが希望する出力を生成するのを助ける簡単な方法です。例えば、スケッチスタイルのモデルの場合、次のようになります。植生の絵植生の)
2.準備ができたら、**'Start Training'**ボタンをクリックします。
3.トレーニングが完了すると、電子メールで通知されます。(モデルの複雑さにもよりますが、通常30分から2時間かかります）。完了後、モデルはモデルの微調整 > あなたのモデル以下から入手可能。
ステップ3：画像の生成
1.アクセスモデルの微調整 > あなたのモデル.
2.トレーニングしたモデルをクリックします。
3.必要なキューワードを入力し、画像を生成する。
4.生成された画像が、データセットのスタイルや好みに合わせて、トレーニング画像のエッセンスをどのように捉えているかを観察する。結果が期待にそぐわない場合はトレーニングとデータセットをクリックし、モデルを選択して**Edit Dataset**をクリックして再トレーニングを行います。画像を削除または置換してから、モデルの再トレーニングを選択することができます。
5.モデルを削除したい場合は、最初にモデルの微調整を選択し、モデルにカーソルを合わせて選択 > このモデルを削除する.
これは、微調整されたモデルをトレーニングするための徹底的なガイドです！私たちは常に新しい機能を追加し、古い機能を改善していますので、定期的に更新やモデルの新しいトレーニング方法をチェックしてください。
