Leonardo AI: treine seu próprio modelo de geração de imagens gratuitamente

introdutório

Treinar seus próprios modelos de geração de imagens usando o Leonardo.Ai será uma experiência muito gratificante depois que você dominar um método eficaz. O ajuste fino do modelo, que é seu nome formal, é um recurso avançado que permite personalizar a saída de acordo com suas necessidades estilísticas. Esse recurso é especialmente ideal em áreas como desenvolvimento de jogos e arte conceitual, em que a consistência do estilo é fundamental.

Se você deseja criar recursos para jogos, arte conceitual para um projeto ou apenas por diversão, entender os conceitos básicos de IA e aprendizado de máquina pode ajudá-lo a aproveitar ao máximo os recursos de treinamento de modelos do Leonardo. Agora, vamos explorar algumas práticas recomendadas para otimizar sua experiência de treinamento de modelos e fornecer um guia detalhado para ajudá-lo a obter os melhores resultados.

Precauções pré-treinamento Os fatores a seguir são essenciais para o treinamento bem-sucedido de um modelo, portanto, leia-os com atenção e siga cada recomendação o mais rigorosamente possível.

A função essencial dos conjuntos de dados de imagens

Os modelos de imagem de inteligência artificial aprendem analisando grandes coleções de imagens, também conhecidas como conjuntos de dados. Esses conjuntos de dados devem ser os mais diversos possíveis dentro do domínio escolhido, abrangendo diferentes ângulos, condições de iluminação e cenas, para que o modelo possa generalizar para dados novos e não vistos. A única ressalva é a proporção de tamanho das imagens, que deve ser a mais consistente possível (por exemplo, 768 x 768).

Evitando o ajuste excessivo

O overfitting é um problema importante no treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Ele ocorre quando um modelo aprende os dados de treinamento com muita precisão, resultando em um desempenho ruim em dados novos e não vistos. Isso geralmente ocorre porque o conjunto de dados de treinamento é muito pequeno ou não tem diversidade suficiente. Para evitar o ajuste excessivo, o segredo é fornecer um conjunto de dados robusto e diversificado e, ao mesmo tempo, manter a consistência com o objeto de treinamento (por exemplo, esboços faciais). Portanto, é recomendável utilizar totalmente o intervalo permitido de 40 imagens.

A qualidade da imagem é fundamental

A qualidade das imagens do conjunto de dados não é apenas uma vantagem adicional, mas uma necessidade no processo de treinamento. Suas imagens são a base para a compreensão e o resultado do modelo. Portanto, sempre escolha imagens com a mais alta resolução e qualidade. Imagens de qualidade inferior ou imagens com marcas d'água podem levar a resultados borrados ou imprecisos. Quanto maior for a qualidade dos dados iniciais, mais preciso será o modelo.

Manter a consistência e o estilo

É fundamental manter um estilo consistente em seu conjunto de dados. Se você estiver treinando um modelo para reconhecer rostos, animais ou objetos inanimados, a consistência do estilo, do formato e da proporção pode afetar significativamente a eficácia do modelo. Portanto, não deixe de considerar esses fatores ao selecionar as imagens que compõem seu conjunto de dados.

variações

Uma extensão da consistência e do estilo é a mudança. Os elementos que mudam em uma imagem são aprendidos pelo modelo de uma forma mais relaxada, o que permite que o modelo coloque os objetos de treinamento (elementos consistentes) em novos estilos e contextos. Infelizmente, não há uma resposta fixa para o equilíbrio ideal entre variação e consistência, e isso precisa ser explorado por meio de experimentos.

Principais considerações:

Consistência - Posicionamento de personagens, estilo e composição de imagens.
​Mudança - Os próprios personagens e seus trajes.

Conjunto de dados de erro ❌

Bons conjuntos de dados ✅

Guia de treinamento passo a passo:

Etapa 1: Criar um conjunto de dados

1.1 Acesso pela página inicialConjuntos de dados e treinamento::

2) Clique em 'Criação de um novo conjunto de dados' ou 'Novos conjuntos de dados' para criar seu conjunto de dados.

3. nomeie seu conjunto de dados.

4. Adição de imagens a um conjunto de dados(lembre-se de levar em conta as informações acima)

5. as imagens podem ser carregadas ou baixadas da galeria do Leonardo.opção.

​

6. verifique novamente se a imagem corresponde ao seu tema ou ponto de interesse.

Etapa 2: Treine seu modelo

1. preencha os metadados do modelo para facilitar a categorização e a recuperação. Isso inclui elementos como nome do modelo, categoria e instância de dica. (As instâncias de dicas são uma maneira fácil de ajudar um modelo a produzir o resultado desejado. Por exemplo, para um modelo de estilo de esboço, pode ser"Uma imagem ... da vegetação)

2) Quando estiver pronto, clique no botão **'Start Training'** (Iniciar treinamento).

​

3. você será notificado por e-mail quando o treinamento for concluído. (Isso geralmente leva de 30 minutos a 2 horas, dependendo da complexidade do modelo). Após a conclusão, o modelo seráAjuste fino de modelos > Seu modeloDisponível em.

Etapa 3: Gerar uma imagem

1. acessoAjuste fino de modelos > Seu modelo.

2. clique no modelo que você acabou de treinar.

3. digite as palavras-chave desejadas e gere uma imagem.

4. observe como as imagens geradas capturam a essência das imagens de treinamento, de acordo com o estilo e as preferências de seu conjunto de dados. Se os resultados não atenderem às expectativas, você poderá ter uma ideia melhor acessando a seçãoConjuntos de dados e treinamentoselecione seu modelo e clique em **Edit Dataset** para retreinar. Você pode excluir ou substituir as imagens e, em seguida, optar pelo retreinamento do modelo.

5 Observe que, se você quiser excluir um modelo, primeiro vá para a seçãoAjuste fino do modelopasse o mouse sobre seu modelo e selecione a opçãoSelecione > Excluir este modelo.

Este é o nosso guia completo para o treinamento de modelos ajustados - esperamos que seja útil! Lembre-se de que estamos sempre adicionando novos recursos e aprimorando os antigos, portanto, volte regularmente para ver se há atualizações ou novas maneiras de treinar seu modelo.