Einen unfassbar guten Stil trainieren
Wenn du Krea nutzt, bist du schon ein Profi im Text-Prompting. Wahrscheinlich hast du auch schon LoRAs trainiert. Aber was macht ein großartiges benutzerdefiniertes Modell aus? Kreas 3 zentrale Schritte fürs Training:- Kuratierung
- Du brauchst erstklassige Bilder – hohe Qualität, starke Kohärenz. Du bist der Kurator, und Krea ist deine Galerie.
- Verfeinerung
- Mit Krea kannst du alle technischen Parameter super einfach anpassen – Basismodelle, Trainingsschritte usw. Feile so lange daran, wie du willst.
- Alchemie
- Mal ganz klar: Stiltraining ist eine eigene Kunst, keine exakte Wissenschaft. Wenn dein Training nicht deine Erwartungen erfüllt, keine Panik. Es ist ein Prozess aus Versuch und Irrtum, um etwas Magisches zu erschaffen. Iterieren, iterieren, iterieren!
Prompt: Ein Alchemist in seinem Labor, der ein Elixier destilliert, abstrakt. Erstellt mit einem benutzerdefinierten Stil und dem Modell Krea 1.
1. Kuratierung
Hochladen
Klicke auf Krea.ai auf das Home-Symbol und unter den Assets auf Train. Oder scroll einfach nach unten.
Datensatztypen
Charakter- Du kannst ein Modell darauf trainieren, einen bestimmten gezeichneten oder gerenderten Charakter zu verstehen (Illustration, Concept Art, Animation, Videospiele usw.). Das funktioniert auch mit dem Gesicht einer realen Person (natürlich mit deren Einverständnis).
Die Charakterdaten (rechts) und der mit dem Stil generierte Charakter (links) haben übereinstimmende Details.
- Verwende für mehr Konsistenz so viele Bilder deines Charakters wie möglich im exakt gleichen Outfit. Ideal sind verschiedene Posen, Blickwinkel und Aktionen.
- Animatoren und Concept Artists – das ist ein sehr ähnlicher Workflow wie beim Erstellen von Character Sheets.
- Gleiche Prinzipien wie beim Charaktertraining – exakt dasselbe Objekt, mehrere Blickwinkel, Nahaufnahmen für Details und Totalen für den Kontext.
- Wenn du Produktdesigner bist oder im E-Commerce arbeitest, lade einfach so viele einzigartige Produktfotos hoch, wie du hast.
- Leere oder transparente Hintergründe können helfen, sind aber nicht nötig, solange das Objekt im Mittelpunkt des Bildes steht.
Gleiches Objekt, verschiedene Blickwinkel, leerer Hintergrund. Das sind super Trainingsdaten.
- Wenn AUCH NUR EIN Bild ein leicht anderes Objekt oder Produkt zeigt, verwirrt das das Modell und verwässert die Ergebnisse.
Wenn sich Text auf dem Produkt befindet, kann der Stil ihn möglicherweise nicht nachbilden – es sei denn, du hast jede Menge Trainingsbilder mit Nahaufnahmen des Textes. Rechne sonst mit Artefakten.
- Hier darf dein Datensatz lockerer und kreativer sein. Die Ästhetik oder das Material der Werke muss exakt gleich sein, aber die Motive können und sollten sehr vielfältig sein.
- Ölmalerei, Anime, flüssiges Chrom, Marmor, Low Poly – jeder echte Look oder jedes Medium.
Diese Auswahl aus einem Low-Poly-Datensatz enthält einzigartige Charaktere und Hintergründe.
Dieses mit dem Low-Poly-Stil generierte Bild hat ein völlig neues Motiv und eine neue Komposition erschaffen.
- Eine große Bandbreite verhindert, dass der Stil auf ein bestimmtes Motiv überangepasst wird (Overfitting), und erlaubt ihm, wirklich erfinderisch zu sein.
2. Verfeinerung
Jetzt ist es Zeit, die technischen Parameter anzupassen. Krea benennt deinen Custom Style und weist ihm ein Trigger-Wort für deine Prompts zu (bei Bedarf änderbar).Du kannst auch die Anzeigen für die Anzahl der Bilder und die durchschnittliche Auflösung prüfen. So weit, so gut.
Modell
- Kreas Superkraft: Es bietet eine Vielzahl der besten Bild- und Videogenerierungsmodelle.
- Jedes Modell hat seine eigenen Stärken, aber es lohnt sich, alle auszuprobieren. Kurzer Überblick:
Schritte
- Mehr Schritte = mehr Zeit, um die Daten zu studieren. Das kann aber auch viel Rechenleistung kosten und zu Overfitting führen, bei dem der Stil die Trainingsbilder einfach nur wiederkäut. Ein guter Startwert ist Anzahl der Bilder x 20.
Standard: 250.
Lernrate
- Eine höhere Lernrate kann das Training beschleunigen, aber auch dazu führen, dass der Stil sich zu stark an die Daten anpasst. Mit einer niedrigen Lernrate dauert das Training länger.
Standard: 0.004 (4e-3)
Batch-Größe
- Größere Batches können das Training beschleunigen, aber auch zu generischen Ergebnissen führen. Es wird empfohlen, Batch Size und Learning Rate proportional anzupassen. Bei kleinen Datensätzen bleib bei unserem Standardwert.
Standard: 1
3. Alchemie
Sobald der Stil trainiert ist, wird experimentiert. Prompt-Götter – jetzt dürft ihr richtig abliefern.Den Stil ausreizen:
- Geh über alle Grenzen. Finde Stärken und Schwächen. Finde heraus und dokumentiere, wann der Stil großartige Ergebnisse liefert und wann nicht.
- Wenn die Ergebnisse zu stark an den Stil angepasst sind, versuch Folgendes:
- Die Trainingsdaten diversifizieren
- Die Lernrate senken
- Wenn die Ergebnisse zu unterschiedlich sind, versuch Folgendes:
- Mehr Bilder zum Datensatz hinzufügen
- Schwache oder abweichende Bilder aus dem Datensatz entfernen
- Die Lernrate erhöhen
- Wenn die Ergebnisse zu stark an den Stil angepasst sind, versuch Folgendes:
Angesichts dieser sehr ähnlichen Beispielgenerierungen ist dieser Stil vermutlich überangepasst. Versuch es noch mal.
Neu trainieren
- Probier ein anderes Modell
- Ein Modell kann deinen Stil besser einfangen als ein anderes. Schau dich um, genau dafür ist Krea da. Wirf einen Blick auf die Modelltabelle oben, wenn du unsicher bist.
- Datensätze zusammenführen
- Die Kombination von zwei oder mehr Datensätzen kann wirklich einzigartige Ästhetiken erzeugen. Wenn du feststeckst oder von den Grenzen eines Stils frustriert bist, hauch ihm neues Leben ein.
- Weiter experimentieren
- Erhöhe oder verringere die Anzahl der Bilder.
- Stell sicher, dass alle deine Bilder hochauflösend sind.
- Tüftle an Kreas Feinabstimmungseinstellungen herum.