Leonardo AI: Tutorial para gerar imagens consistentes de personagens

É útil manter a consistência dos designs de personagens gerados por IA em vários cenários, seja na criação de uma capa para uma série de livros ou na produção de arte conceitual. No entanto, essa não é uma tarefa fácil, especialmente quando se usa um estilo ilustrativo.

Para simplificar o processo, elaboramos este guia que aborda tudo o que você precisa para criar personagens consistentes. O guia oferece duas abordagens: sem treinamento de modelo e com treinamento de modelo necessário.

Método 1: Não é necessário treinamento de modelo

Etapa 1: Comece com um prompt inicial claro:

Em primeiro lugar, você precisa conceituar um prompt inicial detalhado. Esse prompt deve detalhar as principais características do personagem e definir um contexto básico.

Por exemplo, você pode descrever: "Jason Segen, uma ilustração de um personagem adolescente do sexo masculino com cabelos escuros curtos, olhos expressivos e óculos grandes, usando um boné de beisebol e parado no meio de uma rua da cidade". Esse prompt inicial define o padrão para a aparência e o ambiente inicial de seu personagem.

Etapa 2: Diversidade de dicas:

Em seguida, você precisa fazer com que o personagem apareça em diferentes cenas e poses. É fundamental manter a consistência do personagem durante esse processo. Por exemplo, você precisa continuar a usar o nome fictício "Jason Segen" que você originalmente definiu usar. Essa consistência garante que a aparência e as características predefinidas do personagem sejam mantidas mesmo quando a atividade ou a cena muda e, idealmente, a descrição visual do personagem deve ser consistente de um prompt para outro.

Por exemplo, "Jason Segen, um personagem adolescente do sexo masculino com cabelos escuros curtos, olhos expressivos e óculos grandes, usa um boné de beisebol e brinca com um gato amigável em um campo".

Lembre-se de que, se estiver usando sementes fixas, não se esqueça de variar o texto dos prompts ou você terá a mesma imagem várias vezes. Entretanto, certifique-se de que essas mudanças não alterem a estrutura da descrição do personagem.

Se você ainda não estiver satisfeito com os resultados e precisar de um nível mais alto de consistência para o seu projeto, recomendamos a abordagem 2, que obtém consistência de função treinando um modelo personalizado.

Método 2: treinamento de modelos personalizados

Esse método requer mais tempo e esforço e um conjunto de imagens de origem, mas, se feito corretamente, pode levar a resultados extremamente eficazes e consistentes. Ele envolve o treinamento de seu próprio modelo ajustado e, em seguida, a adoção de etapas adicionais para garantir a consistência do personagem.

Como o treinamento de um modelo personalizado pode ser um processo complexo, este guia se concentrará nos principais elementos do treinamento de modelos necessários para obter funções consistentes. Clique aqui para obter um guia mais detalhado [Como treinar um modelo].

Etapa 1: Iniciar o treinamento

Depois de fazer login no aplicativo Leonardo.Ai, vá para a seção "Training and Datasets" (Treinamento e conjuntos de dados). (Observe que você só pode treinar um modelo de cada vez no plano gratuito).

Selecione New Dataset (Novo conjunto de dados) e dê a ele o nome do personagem que você deseja gerar de forma consistente (por exemplo, "Anna" ou "John"). Isso ajuda a IA a associar esse nome à necessidade de geração repetida.

Forneça uma descrição sucinta do conjunto de dados para resumir seu caso de uso, por exemplo, "para um portfólio de design de personagens" ou "para uma série de capas de livros".

Etapa 2: Faça upload de uma imagem de referência

Carregue pelo menos 10 imagens de referência para ajudá-lo a gerar uma imagem de base de seu personagem. Para obter melhores resultados, é recomendável fazer upload de 15 ou mais imagens. Essas imagens devem ser representativas das características do personagem que você deseja criar.

Você pode usar fotos de banco de imagens, desenhos ou fotos reais, mas sempre verifique se tem uma licença legal para usá-las. (Uma licença de direitos autorais para determinadas imagens ou uma licença para usar retratos de pessoas reais).

Etapa 3: Treine seu modelo

Depois de carregar a imagem selecionada, clique em "Train Model" (Treinar modelo) para iniciar o processo de treinamento.

É possível verificar o status de conclusão do conjunto de dados em Fine-tuned Models > Your Models ou Training and Datasets da seção Treinamento e conjuntos de dados para ver como o conjunto de dados está se saindo. Quando o treinamento estiver concluído, ele será listado com o nome que você deu anteriormente (por exemplo, "Anna" ou "John"). Observe que o modelo ajustado não terá uma visualização de imagem até que você comece a usar o modelo para gerar imagens.

Etapa 4: Gerar uma imagem

Vá para a seção "Image AI Generation" e selecione o modelo recém-criado e ajustado nas opções disponíveis.

Para começar a gerar imagens, use prompts criativos que incluam o nome do seu conjunto de dados para orientar a IA a usar o modelo treinado. Por exemplo, "John Smith está vestindo um terno, segurando um guarda-chuva e parado na entrada de um prédio alto".

É possível que algumas das imagens geradas não sejam exatamente o que você esperava. Tente reestruturar os prompts, usando prompts negativos, se necessário, para refinar e variar os resultados, mantendo os caracteres consistentes.

Etapa 5: Otimização e avaliação

Revise as imagens geradas para garantir que sejam precisas e consistentes. Muitas vezes, das quatro imagens geradas, uma ou duas podem estar muito próximas do efeito que você deseja e as demais podem não ser tão boas. Isso faz parte do processo criativo!

Ajuste as configurações para equilibrar criatividade com consistência e, se tiver acesso a serviços avançados como o Alchemy, considere ativá-los para aumentar a resolução e a qualidade de suas imagens.

Baixe as criações bem-sucedidas e adicione-as ao seu conjunto de dados para melhorar continuamente a consistência das funções.

Dica final:

Lembre-se de que, ao treinar um modelo para obter consistência de caracteres, o número e a qualidade das imagens de referência que você fornece afetam diretamente o desempenho do modelo.

Experimentar e ajustar suas dicas e configurações é fundamental para obter os melhores resultados. Você perceberá que, quando o modelo estiver totalmente treinado, a geração de personagens estilisticamente consistentes se tornará cada vez mais rápida!

Esse é o nosso guia para a criação de uma função de consistência - esperamos que tenha sido útil! Lembre-se de que estamos sempre adicionando novos recursos e atualizando os antigos, portanto, não deixe de voltar regularmente para obter novas informações e tutoriais.