Леонардо ИИ: бесплатно обучите собственную модель генерации изображений

вводная

Обучение собственных моделей генерации изображений с помощью Leonardo.Ai станет очень приятным занятием, как только вы освоите эффективный метод. Тонкая настройка модели - таково ее официальное название - это мощная функция, позволяющая настроить результат в соответствии с вашими стилистическими потребностями. Эта функция особенно идеальна в таких областях, как разработка игр и концепт-арт, где очень важно постоянство стиля.

Если вы хотите создать игровые ресурсы, концепт-арт для проекта или просто развлечься, понимание основ ИИ и машинного обучения поможет вам максимально эффективно использовать возможности Leonardo по обучению моделей. Теперь давайте рассмотрим некоторые лучшие практики для оптимизации процесса обучения моделей и предоставим подробное руководство, которое поможет вам добиться наилучших результатов.

Меры предосторожности перед тренировкой Следующие факторы имеют решающее значение для успешного обучения модели, поэтому внимательно прочитайте их и как можно точнее следуйте каждой рекомендации.

Критическая роль наборов данных изображений

Модели изображений в искусственном интеллекте обучаются путем анализа больших коллекций изображений, также известных как наборы данных. Эти наборы данных должны быть как можно более разнообразными в выбранной области, охватывать различные ракурсы, условия освещения и сцены, чтобы модель могла обобщать новые и невиданные данные. Единственная оговорка - это соотношение размеров изображений, которое должно быть как можно более одинаковым (например, 768 x 768).

Предотвращение чрезмерной подгонки

Оверфиттинг - важная проблема при обучении моделей машинного обучения. Она возникает, когда модель слишком точно изучает обучающие данные, что приводит к низкой производительности на новых, еще не изученных данных. Обычно это происходит потому, что набор обучающих данных слишком мал или недостаточно разнообразен. Чтобы избежать чрезмерной подгонки, важно обеспечить надежный и разнообразный набор данных, сохраняя при этом согласованность с объектом обучения (например, эскизы лиц). Поэтому рекомендуется полностью использовать допустимый диапазон из 40 изображений.

Качество изображения имеет решающее значение

Качество изображений в наборе данных - это не просто дополнительное преимущество, а необходимость в процессе обучения. Ваши изображения - это основа для понимания и вывода модели. Поэтому всегда выбирайте изображения с максимальным разрешением и качеством. Изображения более низкого качества или изображения с водяными знаками могут привести к размытым или неточным результатам. Чем выше качество исходных данных, тем точнее будет модель.

Соблюдение последовательности и стиля

Поддержание единого стиля в наборе данных очень важно. Независимо от того, обучаете ли вы модель распознавать лица, животных или неодушевленные предметы, единство стиля, формата и соотношения сторон может существенно повлиять на эффективность модели. Поэтому обязательно учитывайте эти факторы при выборе изображений, составляющих ваш набор данных.

варианты

Продолжением последовательности и стиля является изменение. Меняющиеся элементы изображения усваиваются моделью в более спокойном режиме, что позволяет ей помещать обучающие объекты (последовательные элементы) в новые стили и контексты. К сожалению, не существует однозначного ответа на вопрос об оптимальном балансе между вариативностью и последовательностью, и его нужно искать опытным путем.

Ключевые соображения:

Последовательность - Размещение персонажей, стиль и композиция изображения.
​Перемены - Сами персонажи и их костюмы.

Набор данных об ошибках ❌

Хорошие наборы данных ✅

Пошаговое руководство по обучению:

Шаг 1: Создайте набор данных

1.1 Доступ с главной страницыОбучение и наборы данных::

2. нажмите на кнопку 'Создание нового набора данных' или 'Новые наборы данных', чтобы создать свой набор данных.

3. Назовите свой набор данных.

4. Добавление изображений в набор данных: (не забудьте учесть вышеизложенное)

5. Изображения можно загружать или скачивать из галереи Леонардо.опция.

​

6. дважды проверьте, чтобы изображение соответствовало вашей теме или интересам.

Шаг 2: Обучите свою модель

1. заполните метаданные модели, чтобы облегчить ее категоризацию и поиск. Сюда входят такие элементы, как название модели, категория и экземпляр подсказки. (Экземпляры подсказок - это простой способ помочь модели получить желаемый результат. Например, для модели в стиле эскиза это может быть'Картина ... растительности)

2. Когда вы будете готовы, нажмите кнопку **"Начать обучение "**.

​

3. По завершении обучения вы получите уведомление по электронной почте. (Обычно это занимает от 30 минут до 2 часов, в зависимости от сложности модели). По завершении обучения модель будетТонкая настройка моделей > Ваша модельДоступно под.

Шаг 3: Создание изображения

1. ДоступТонкая настройка моделей > Ваша модель.

2. Щелкните на модели, которую вы только что обучили.

3. Введите нужные слова подсказки и создайте изображение.

4. проследите, как сгенерированные изображения передают суть учебных изображений в соответствии со стилем и предпочтениями вашего набора данных. Если результаты не соответствуют ожиданиям, вы можете получить более полное представление о них, перейдя к разделуОбучение и наборы данныхвыберите свою модель и нажмите **Edit Dataset** для переобучения. Вы можете удалить или заменить изображения, а затем выбрать переобучение модели.

5. Обратите внимание, что если вы хотите удалить модель, сначала перейдите в разделТонкая настройка моделиЗатем наведите курсор на модель и выберитеВыберите > Удалить эту модель.

Это наше исчерпывающее руководство по обучению тонко настроенных моделей - надеемся, оно окажется вам полезным! Помните, что мы постоянно добавляем новые функции и улучшаем старые, поэтому регулярно заглядывайте к нам, чтобы узнать об обновлениях или новых способах обучения модели.