레오나르도 AI: 무료로 나만의 이미지 생성 모델 훈련하기

소개

효과적인 방법을 익히고 나면 Leonardo.Ai를 사용하여 나만의 이미지 생성 모델을 훈련하는 것은 매우 만족스러운 경험이 될 것입니다. 정식 명칭인 모델 미세 조정은 원하는 스타일에 맞게 결과물을 커스터마이징할 수 있는 강력한 기능입니다. 이 기능은 스타일의 일관성이 중요한 게임 개발 및 컨셉 아트와 같은 분야에 특히 이상적입니다.

게임 리소스나 프로젝트의 콘셉트 아트를 제작하든, 그냥 재미로 만들든, AI와 머신러닝의 기본을 이해하면 레오나르도의 모델 훈련 기능을 최대한 활용할 수 있습니다. 이제 모델 훈련 환경을 최적화하는 몇 가지 모범 사례를 살펴보고 최상의 결과를 얻는 데 도움이 되는 자세한 가이드를 제공해 드리겠습니다.

교육 전 주의사항 다음 요소는 모델을 성공적으로 훈련하는 데 매우 중요하므로 주의 깊게 읽고 각 권장 사항을 최대한 준수하세요.

이미지 데이터 세트의 중요한 역할

인공 지능 이미지 모델은 데이터세트라고도 하는 대규모 이미지 컬렉션을 분석하여 학습합니다. 이러한 데이터 세트는 선택한 도메인 내에서 다양한 각도, 조명 조건 및 장면을 포함하여 가능한 한 다양해야 모델이 새롭고 보이지 않는 데이터로 일반화할 수 있습니다. 유일한 주의 사항은 이미지의 크기 비율이며, 가능한 한 일관성이 있어야 합니다(예: 768 x 768).

과적합 방지

과적합은 머신러닝 모델 학습에서 중요한 문제입니다. 모델이 학습 데이터를 너무 정확하게 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 성능이 저하될 때 발생합니다. 이는 일반적으로 학습 데이터 세트가 너무 작거나 다양성이 부족하기 때문입니다. 과적합을 방지하려면 훈련 대상(예: 얼굴 스케치)과 일관성을 유지하면서 강력하고 다양한 데이터 세트를 제공하는 것이 핵심입니다. 따라서 허용되는 40개의 이미지 범위를 최대한 활용하는 것이 좋습니다.

이미지 품질이 중요한 이유

데이터 세트 이미지의 품질은 학습 과정에서 부가적인 이점이 아니라 필수 요소입니다. 이미지는 모델의 이해와 결과물의 기초가 됩니다. 따라서 항상 해상도와 품질이 가장 높은 이미지를 선택하세요. 품질이 낮은 이미지나 워터마크가 있는 이미지는 흐릿하거나 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. 초기 데이터의 품질이 높을수록 모델의 정확도가 높아집니다.

일관성 및 스타일 유지

데이터 세트에서 일관된 스타일을 유지하는 것은 매우 중요합니다. 얼굴, 동물 또는 무생물을 인식하도록 모델을 학습시킬 때 스타일, 형식 및 종횡비의 일관성은 모델의 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 데이터 세트를 구성하는 이미지를 선택할 때 이러한 요소를 반드시 고려해야 합니다.

변형

일관성과 스타일의 확장은 변화입니다. 이미지의 요소를 변경하면 모델이 보다 편안한 방식으로 학습하여 학습 대상(일관된 요소)을 새로운 스타일과 컨텍스트에 배치할 수 있습니다. 안타깝게도 변화와 일관성 사이의 최적의 균형에 대한 정답은 없으며, 실험을 통해 탐색해야 합니다.

주요 고려 사항:

일관성 캐릭터 배치, 스타일 및 이미지 구성.
​변경 - 캐릭터 자체와 의상.

오류 데이터 세트 ❌

좋은 데이터 집합 ✅

단계별 교육 가이드:

1단계: 데이터 집합 만들기

1.1 홈 페이지에서 액세스교육 및 데이터 세트::

2. '를 클릭합니다.새 데이터 집합 만들기' 또는 '새로운 데이터 집합'를 클릭하여 데이터 집합을 만듭니다.

3. 데이터 집합의 이름을 지정합니다.

4. 데이터 집합에 이미지 추가하기(위의 사항을 고려해야 합니다.)

5. 이미지는 레오나르도 갤러리에서 업로드하거나 다운로드할 수 있습니다.옵션.

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6. 이미지가 테마 또는 관심 지점과 일치하는지 다시 한 번 확인합니다.

2단계: 모델 훈련

1. 분류 및 검색을 용이하게 하기 위해 모델의 메타데이터를 입력합니다. 여기에는 모델 이름, 카테고리 및 힌트 인스턴스와 같은 요소가 포함됩니다. (힌트 인스턴스는 모델이 원하는 결과물을 생성하는 데 도움이 되는 쉬운 방법입니다. 예를 들어 스케치 스타일 모델의 경우 다음과 같습니다.'식물의 그림 ... 식물 사진')

2. 준비가 완료되면 **'교육 시작'** 버튼을 클릭합니다.

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3. 교육이 완료되면 이메일을 통해 알림을 받게 됩니다. (모델의 복잡성에 따라 보통 30분에서 2시간 정도 소요됩니다.) 3. 완료되면 모델은 다음과 같은 상태가 됩니다.모델 미세 조정 > 내 모델아래에서 사용할 수 있습니다.

3단계: 이미지 생성

1. 액세스모델 미세 조정 > 내 모델.

2. 방금 훈련한 모델을 클릭합니다.

3. 원하는 큐 단어를 입력하고 이미지를 생성합니다.

4. 생성된 이미지가 데이터 세트의 스타일과 선호도에 따라 훈련 이미지의 본질을 어떻게 포착하는지 관찰합니다. 결과가 기대에 미치지 못하는 경우, 더 나은 아이디어를 얻으려면 다음을 참조하세요.교육 및 데이터 세트를 클릭하고 모델을 선택한 다음 **데이터세트 편집**을 클릭하여 모델을 재학습합니다. 이미지를 삭제하거나 교체한 다음 모델을 재학습하도록 선택할 수 있습니다.

5. 모델을 삭제하려면 먼저 다음 페이지로 이동하여모델 미세 조정을 클릭한 다음 모델 위로 마우스를 가져가서선택 > 이 모델 삭제.

세밀하게 조정된 모델 트레이닝에 대한 자세한 가이드가 도움이 되셨기를 바랍니다. 저희는 항상 새로운 기능을 추가하고 기존 기능을 개선하고 있으므로 정기적으로 업데이트 또는 새로운 모델 훈련 방법을 확인하시기 바랍니다.