Zum ersten Mal hier? Wir empfehlen mindestens 1 Stunde, um unsere 10 besten Praktiken zu testen (siehe unten).

Modellschulung Tutorial & FAQ

Sie trainieren die KI mit einem Muster. Die Trainingsmethode ist einfach und nicht-technisch: Sie laden images hoch und beschreiben sie. Die Qualität von images und die Qualität der Bildunterschriften spielen eine große Rolle für die Qualität von LoRa. Dies kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Sie können großartige images importieren, schlechte Bildunterschriften schreiben und ein schlechtes Ergebnis erhalten. Amateur-Fehler.

Unser Ziel ist es, Ihnen nicht nur beizubringen, wie Sie unsere Software benutzen, sondern auch, wie Sie ein guter Trainer werden und wie Sie Ihre Datensätze, die wir Katalog nennen, abgleichen und optimieren können.

Sie müssen das auch nicht alleine lernen: Holen Sie sich Hilfe in der LoRaMaker Beta-Tester-Supportgruppe

Vorbereiten Ihres Datensatzes

Tipp Nr. 1 - Qualität vor Quantität

Beginnen Sie mit fünf tollen Fotos. Schauen Sie sich unsere fünf Fotos kritisch an und vergewissern Sie sich, dass es sich eindeutig um dieselbe Person handelt. Sie benötigen mindestens fünf (5) images. Bei unseren Tests haben wir festgestellt, dass die goldene Zahl bei (26) Fotos liegt. Wiederholen Sie keine Fotos. Wiederholen Sie insbesondere keine Fotos mit unterschiedlichen Bildunterschriften! Schlecht!

Mehr Fotos können zu schlechteren Ergebnissen führen, da sie das Risiko von Unstimmigkeiten und übereilten Beschriftungen mit sich bringen. Überanstrengen Sie sich nicht und sparen Sie nicht an der falschen Stelle.

Was macht einen guten Datensatz aus?

Unsere Software enthält einen Katalog - einen Ort, an dem Sie alle Ihre Fotoideen speichern und diejenigen auswählen können, die in das endgültige Modell, den Datensatz, aufgenommen werden. Ein Datensatz muss mindestens fünf images enthalten.

Verwenden Sie Fotos, die zu verschiedenen Tageszeiten aufgenommen wurden.

Verschiedene Tage, verschiedene Beleuchtungen wirken am besten.

Um eine unvollkommene Analogie zu verwenden: Wenn Sie eine Übung in 195 von 200 Fällen falsch ausführen, bekommen Sie keine größeren Muskeln, sondern eine Verletzung. Lassen Sie jede Wiederholung zählen.

Hier sind einige Beispiele für gute und schlechte Fotos, aber selbst bei den beiden "guten" gibt es Unstimmigkeiten. Hat sie ein Kinngrübchen, und ist ihre Augenfarbe in Nr. 2 noch grün?

ABBILDUNG A

Wenn Sie sich absolut sicher sind, dass Sie 200 gute Fotos haben und die Qualität trotzdem schlecht ist, liegen Sie entweder falsch oder Ihre Bildunterschriften sind das Problem. Unten gehen wir näher auf die Bildunterschriften ein.

Tipp #2 - Keine Requisiten, keine Kostüme

Make-up vs. Natürlichkeit - Wenn der beste Look einer Person eine bestimmte Art von Make-up ist, laden Sie nur images mit diesem Make-up hoch. Andernfalls werden ihre Gesichtszüge verwirrt und unterliegen den Vorurteilen des Basismodells, wie Make-up auszusehen hat, was zu unerwünschten matten oder glänzenden Effekten oder anderen Augenbrauen und Lippen führen kann.

Im Allgemeinen macht Stable Diffusion das Gesicht von Frauen runder und die Lippen voller. Andernfalls kann die Person anders aussehen. Wenn die Accessoires sehr auffällig sind und von der Ausbildung ablenken könnten, sollten Sie sie vor dem Hochladen entfernen oder aus dem Foto übermalen.

Sie haben in Regel Nr. 1 gelernt, dass es ein schlechtes Bild ist, wenn das Gesicht von Händen verdeckt wird. Das gilt auch für Sonnenbrillen, Glitzer im Gesicht und andere Fremdkörper. Keine Kostüme. Diese Dinge führen oft zu Mutationen. Die KI weiß bereits, was Kostüme und Brillen sind, so dass Sie später nach solchen Dingen fragen können.

Seien Sie wählerisch. Denn schlechte Trainingsdaten lassen sich nur schwer herausfiltern. Es geht nicht um weniger, sondern um Qualität. Stellen Sie sich vor, Sie sind der Roboter und Sie sind verwirrt, ob diese Fotos tatsächlich von derselben Person sind. Machen Sie sich darüber Gedanken.

Tipp Nr. 3 - Suchen Sie nach dem "Fett" in den Lampen

Schatten und Licht können die Illusion von Schlankheit oder Schwere erzeugen und die Gesichtszüge ebenso formen wie das Make-up. Scheint die Person auf allen Fotos ungefähr gleich schwer zu sein? Ein bestimmter Schatten oder ein bestimmtes Kleid kann 10 Pfund hinzufügen oder ein Gesicht runder oder dünner erscheinen lassen! Wenn Sie diese grenzwertigen images haben, werfen Sie sie weg.

Lassen einige der Winkel die Gesichtszüge schärfer, runder, größer oder kleiner erscheinen als auf den anderen Fotos? Werfen Sie diese aus.

Vermeiden Sie Fotos, die dunkel oder unscharf sind oder auf denen die Person anders aussieht als auf den anderen Fotos. Erfahrene Modellbauer nehmen jedes Foto in Lightroom auf und korrigieren die Farben, jedes Bild! Sie müssen das nicht tun, aber die Besten der Besten tun es.

Tipp Nr. 4 - Schneiden Sie Ihr eigenes Material images

Schneiden Sie das Fett manuell ab, und stellen Sie den Fokus ein: Auch das ist keine Voraussetzung, denn unsere Software schneidet die images für Sie zu, wenn das Gesicht zu weit entfernt ist. Für diejenigen, die großen Wert auf Qualität legen, ist es eine gute Idee, selbst 1:1-Ausschnitte zu erstellen.

Die images sollte sehr klar und mindestens 512×512 groß sein. Quadratische Fotos im Verhältnis 1:1 funktionieren am besten.

Tipp Nr. 5 - Keine besonderen Gäste

Eine Person pro Bild, immer: Laden Sie keine Fotos von mehreren Personen in einem Bild hoch, auch wenn Sie sie in der Bildunterschrift als zwei verschiedene Personen bezeichnen. Das schadet dem Training. Sie können mehrere Modelle erstellen, daher ist ein Modell, das sich auf eine Sache konzentriert, am besten.

Um mehrere Personen zu einem Foto hinzuzufügen, verwenden Sie stattdessen Inpaint .

Schauen wir uns dieses Beispiel an:

Als wir einem Kunden dabei halfen, das Bildnis seines Modells zu verbessern, bemerkten wir, dass die Bildunterschrift "Name der Person - Kopfschuss" lautete.

Wenn wir ein Roboter sind und diese Bildunterschriften wörtlich nehmen, haben wir gerade gelernt, dass jedes Foto von Person einen (verschmolzenen?) Hund neben ihrem Gesicht haben muss. (Verflucht!)

Befinden sich alle Ihre Porträts im gleichen Raum, zur gleichen Zeit und bei gleichem Licht? Das würde ein sehr starres Modell ergeben. Wir nennen dies "Übertraining" - siehe den Hinweis in Abbildung A zum Entfernen von Hintergründen und unterschiedlichen Lichtverhältnissen, um dieses Problem zu lösen.

Nehmen Sie nichts als selbstverständlich hin. Seien Sie detailliert und verwerfen Sie Fotos, die Stable Diffusion verwirren oder überlisten könnten.

Tipp Nr. 6 - Hintergründe flexibel gestalten

Lassen Sie die Hintergründe abwechslungsreich, oder entfernen Sie sie ganz.

Wenn alle Ihre Fotos den gleichen Hintergrund haben, wird es sehr schwierig sein, ein anderes Ergebnis zu erzielen. Wenn unterschiedliche Fotos nicht möglich sind, empfehlen wir, zuerst den Befehl "Hintergrund entfernen" auf Ihre Fotos anzuwenden.

Hintergründe oder nicht?

Wenn sich beispielsweise alle Ihre Fotos in einem Schlafzimmer befinden, wird es schwieriger sein, nach Dingen wie "Cyberpunk-Raumschiff-Hintergrund" zu fragen, da die KI das Schlafzimmer für mehrere steps auf jedem Bild "trainiert" hat.

Tipp Nr. 7: Beschriften Sie Ihre images systematisch

Beschriftungen sind KEINE Aufforderungen, fügen Sie keine Befehle in Beschriftungen ein.

Wir haben das Team gefragt, das an einem sehr beliebten NSFW-Modell und verschiedenen LoRAs gearbeitet hat, und zu unserer Überraschung haben sie uns gesagt, dass sie im Durchschnitt SECHS STUNDEN brauchen, um ihre LoRAs zu erfassen und immer wieder neu auszubalancieren und zu überarbeiten, bevor sie zufrieden sind. Wahnsinn! Das muss man nicht tun, aber es zeigt, wie viel Arbeit in einigen dieser beliebten Modelle steckt.

Commas und Punkte sind OK. Vermeiden Sie andere Interpunktionszeichen in den Überschriften. Fügen Sie keine Befehle oder ((Gewichte)) oder [[Negative]] hinzu, verwenden Sie natürliche Sprache

Das macht Sinn: Die von Ihnen bevorzugten Stable Diffusion-Modelle wurden sorgfältig beschriftet, jedes Bild wurde mit großer Präzision markiert. Die besten Modellbauer studieren die Ergebnisse von render und machen die schlechten Fotos in ihren Datensätzen für die schlechten Ergebnisse verantwortlich und trainieren erneut. Wenn Sie diese Einstellung haben, werden Sie Ihre Ziele erreichen. Andernfalls wäre jedes Modell großartig, und es gibt eindeutig einen Qualitätsunterschied zwischen bestimmten Modellen.

Verwenden Sie nicht mehr als 77 Token. Tokens sind Wörter oder Teile von Wörtern, die Stable Diffusion verwendet, um Ihre Prompts zu verstehen. Dieses Thema verdient eigentlich einen eigenen Leitfaden. Für dieses Tutorial gilt: Solange Ihr Prompt nicht zwei Absätze lang ist, sind Sie wahrscheinlich zufrieden. Bemühen Sie sich um 2-3 beschreibende und klare Sätze.

Richten Sie Ihre Beschriftungen danach aus, wie Sie in Zukunft prompten werden. Wenn Sie nach einer Brünetten fragen, muss das Wort "brünett" in Ihre Beschriftung aufgenommen werden. Andernfalls wird das Basismodell für diesen Token stark verzerrt.

Jedes Bild muss einzeln katalogisiert werden. Sie können dem Foto eine Bildunterschrift geben, indem Sie sie beim Hochladen nach /catalog hinzufügen und sie später im Katalogsystem erneut bearbeiten. Sie haben die Möglichkeit, alle Beschriftungen noch einmal zu überprüfen, bevor Sie das Modell erstellen.

TAG-MANAGER - FÜR DEN PROFESSIONELLEN UNTERTITELER

Wir empfehlen, zunächst die Beschreibung des Aussehens der Person auf einem Arbeitsblatt zu notieren. Hat sie eine einzigartige Nase, hat sie ein herzförmiges Gesicht oder eher eine dreieckige Form, sind ihre Gesichtszüge eher männlich oder weich und rund? Es ist wichtig, diese Dinge zu notieren. Die Haarfarbe, die Augenfarbe. Denken Sie an die einzigartigen Merkmale und auch an die Situationen, in denen sich die Fotos befinden. Die unten abgebildete kostenlose Software zur Tag-Verwaltung ist empfehlenswert, da sie für Ordnung sorgt und Ihnen einen klaren Schlachtplan an die Hand gibt, was Sie ausgleichen können, wenn die Qualität Ihrer LoRA nicht Ihren Erwartungen entspricht.

Tipp Nr. 8 - Balancieren Sie Ihren Datensatz

Gute images auszusuchen war der einfache Teil. Sie zu markieren war schwieriger. Jetzt kommt der schwierigste Teil: Das Abwägen dessen, was Sie getan haben.

• Wählen Sie "Stabile Diffusion 15" für die flexibelsten Ergebnisse, die besten für stilvolle Avatare. Dies ist nicht diejenige, die Sie für die Erstellung eines "deepfake" reale Person wollen, wird es eine Menge auf der Grundlage der Basis-Modell, dass Sie es mit Paar zu biegen.
• Sie können ein fein abgestimmtes Modell Realistic Vision 51 für echte Menschen wählen, aber lassen Sie zuerst eine Ihrer Beschriftungen auf diesem Modell laufen, um dessen Verzerrungen zu verstehen. Sieht die "rothaarige Frau" so aus, wie Sie es erwarten? Diese Frau wird in Deliberate2 ganz anders aussehen, also kennen Sie die Verzerrungen und wählen Sie das richtige Modell. Der Nachteil ist, dass es für andere Kunststile weniger flexibel sein wird.

Tipp Nr. 9 - Die Vorurteile des Basismodells kennen

Tipp #10 - Optimieren Sie den Token und die Eingabeaufforderung

Der letzte Schritt beim Bau der Lora, der Punkt, an dem es kein Zurück mehr gibt

Sobald die LoRA erstellt ist, kann sie nicht mehr geändert werden. Sie können jedoch einen neuen LoRA mit demselben Datensatz trainieren. Wir werfen Ihren gespeicherten Katalog nicht weg images.

Wenn Sie mindestens fünf images ausgewählt haben, klicken Sie in der Kopfzeile auf Lora trainieren oder in der Fußzeile auf Lora erstellen. Beide bewirken das Gleiche. Bevor das Training beginnt, werden Ihnen einige Menüoptionen angezeigt.

Checkliste der Dinge, die Sie erledigen müssen, bevor Sie auf Concept klicken:

1. Ein freundlicher Name - dies ist nur zu Ihrer Information, er hat keinen Einfluss auf das Bild
2. Der Name concept - Sie können ihn noch nicht festlegen. Es wird Ihr freundlicher Name plus ein paar Zahlen sein, also halten Sie Ihren freundlichen Namen kurz
3. Token - dies ist das eindeutige Wort für Ihr Thema, nicht das Auslösewort für Ihr LoRa. Es sollte ein kryptisches, seltsames Wort sein, das nicht mit etwas anderem verwechselt werden kann, das Stable Diffusion kennt. Ein guter Auslöser ist yxheehgge. Ein schlechter Auslöser ist Susan, Lola, Rita. Diese haben bereits eine Bedeutung.
4. Aufforderung - Dies ist die Aktivierungsphrase, um Ihr LoRA zu verwenden, das, was Sie wiederholen müssen, und das Wichtigste ist, dass es das Token-Wort enthalten muss, das Sie gerade erfunden haben.
5. Vergessen Sie nicht das Basismodell. Das Basismodell hat den größten Einfluss darauf, wie flexibel das Modell ist. Sie können mehrere Versionen eines Modells erstellen, bis Sie eine gefunden haben, die Ihren Zielen entspricht. Experimentieren kostet nichts. Wenn Sie mit den Namen aus dem Pulldown-Menü nicht vertraut sind, suchen Sie auf unserer Modellseite nach ihnen, um eine Vorschau zu sehen.

Wichtig: Das Feld für die Eingabeaufforderung ist das, was Sie schreiben werden, um Ihre Lora zu aktivieren. Vergessen Sie diesen Satz nicht. Schreiben Sie ihn sofort auf, das ist der Aktivator.

Und Sie sind fast fertig!

Was als nächstes passiert: Das System erstellt das Modell und gibt Ihnen den Namen eines Auslösers oder Concept zurück. Zu diesem Zeitpunkt haben wir immer noch keinen Namen für das Modell, also können wir es nicht verwenden. Warten Sie, bis es im Menü "Feineinstellungen" erscheint.

Dies wird im Abschnitt "Orientierung" oben erklärt (siehe Fine-Tunes-Diagramm).

Wie Sie Ihre Lora verwenden

• Wiederholen Sie den Eingabeaufforderungsabschnitt wortwörtlich genau so, wie Sie ihn trainiert haben (siehe Concept Configure screen oben)
• Wiederholen Sie die Basis concept in Ihrem Prompt. Sie ist nicht in das LoRA eingebettet. (Das würde Stunden dauern)
• Versuchen Sie hinzuzufügen /guidance:7 - wie streng die KI Ihre Idee befolgen soll. Ein Maximum ist 20 für sehr streng, und bei 0 ist es gruselig.
• Correct:   a photo of zhzhzy person <happyguy134> <realvis51>
• Wrong:  a photo of Susan, a brunette <happyguy>  (did you train the word brunette or Susan? is it in the token or config prompt? if you don’t specify the base model, it will look like an illustration

Bitte seien Sie freundlich zu Ihren bescheidenen LoRA-Trainer-Servern

Auch auf die Gefahr hin, wie eines dieser Hotels zu klingen, die einen Save The Earth-Aufkleber anbringen, um ihre Wäschereirechnungen zu senken, während die gesamte Belegschaft einen Ford F150 mit Dieselmotor fährt: Jedes Mal, wenn wir ein LoRA trainieren, entstehen Rechenkosten (für Graydient, nicht für Sie), wenn ein LoRA erstellt wird. Zerschmettern Sie den Build nicht, wenn Sie es nicht ernst meinen.