В этом видео я продемонстрировал процесс создание lora от начала до конца. Вышло конечно не очень, но все равно неплохо. Для лучшего результата нужно более большой датасет. Однако это не всегда гарантирует качество, ключевой момент это разнообразие данных и их качество. Под разнообразием понимается не только ракурсы, но и тип освещения. Если например учить Lora только на данных сгенерированных нейросетью то вероятнее всего "стиль" изображения прицепиться к lora. Тут нужно только экспериментировать и пробовать получать что то.
Ссылки:
Birme - www.birme.net/
Github - github.com/Linaqruf/kohya-tra...
Гайд 1 - civitai.com/models/22530/guid...
Гайд 2 - rentry.org/4eydo
Гайд 3 - rentry.org/59xed3
Гайд 4 - rentry.org/ezlora
Тайм коды:
00:00 Что это
00:04 Вступление
00:15 Концепт
00:24 Первый этап. Уникальная концепция
00:59 Второй этап. Поиск данных
01:54 Третий этап. Подготовка данных
02:44 Четвертый этап. Переименование файлов
03:20 Пятый этап. Текстовое описание
04:30 Шестой этап. Предварительная настройка
08:37 Седьмой этап. Настройка и выгрузка данных
16:38 Результат обучения
18:02 Проверка Lora
21:35 Детальное сравнение результатов
26:53 Финальный вердикт
19 июн 2024
