> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://www.krea.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > Krea में कस्टम स्टाइल ट्रेन करें: इमेज क्यूरेट और अपलोड करें, मॉडल, स्टेप्स, लर्निंग रेट और बैच साइज़ सेट करें, फिर स्टाइल आज़माएँ और दोबारा ट्रेन करें। # Krea में एक बेहतरीन कस्टम स्टाइल कैसे ट्रेन करें # एक ज़बरदस्त स्टाइल ट्रेन करना अगर आप Krea यूज़र हैं, तो आप टेक्स्ट प्रॉम्प्टिंग में पहले से ही कमाल हैं। आपने शायद पहले LoRA भी ट्रेन किए होंगे। लेकिन एक **शानदार** कस्टम मॉडल असल में बनता कैसे है? **ट्रेनिंग के लिए Krea के 3 मुख्य चरण:** 1. **क्यूरेशन** * आपको टॉप-टियर इमेजेज़ चाहिए - हाई क्वालिटी, हाई कोहेशन। आप *क्यूरेटर* हैं और Krea आपकी गैलरी है। 2. **रिफ़ाइनमेंट** * Krea सारी तकनीकी सेटिंग्स को ट्वीक करना बेहद आसान बना देता है - फ़ाउंडेशन मॉडल, ट्रेनिंग स्टेप्स, वगैरह। जी भरकर फ़ाइन ट्यून करें। 3. **कीमिया** * साफ़-साफ़ कह दें: **स्टाइल ट्रेनिंग** अपने आप में एक कला है, कोई सटीक विज्ञान नहीं। अगर आपकी ट्रेनिंग उम्मीदों पर खरी नहीं उतरती, तो घबराएँ नहीं। यह कुछ *जादुई* बनाने के लिए ट्रायल एंड एरर की प्रक्रिया है। दोहराते रहें, दोहराते रहें, दोहराते रहें! प्रॉम्प्ट: *An alchemist in their laboratory distilling an elixir, abstract.* Krea 1 मॉडल के साथ कस्टम स्टाइल से बनाया गया। ## 1. क्यूरेशन ### अपलोड करना [Krea.ai](http://www.krea.ai/) पर **Home** आइकन पर क्लिक करें, फिर एसेट्स के नीचे [**Train**](https://www.krea.ai/train) पर क्लिक करें। या बस नीचे स्क्रॉल करें। ![IMG 4891 Jpe](https://mintcdn.com/krea/v4jyq0_ESYgDxDVC/images/IMG_4891.jpeg?fit=max\&auto=format\&n=v4jyq0_ESYgDxDVC\&q=85\&s=2dac5799f2d3f9554e4adfa84daa5d25) **Image** या **Video** मॉडल में से चुनें। **Video** मॉडल स्टिल इमेजेज़ और वीडियो क्लिप्स दोनों पर ट्रेन कर सकते हैं। बाद में आप ट्रेनिंग डेटा को किसी दूसरे तरह के मॉडल के लिए दोबारा इस्तेमाल कर सकते हैं। ![IMG 4893 Jpe](https://mintcdn.com/krea/v4jyq0_ESYgDxDVC/images/IMG_4893.jpeg?fit=max\&auto=format\&n=v4jyq0_ESYgDxDVC\&q=85\&s=b5ab07cccba1f7c8e235841f3f7bb6f5) कम से कम 3 या ज़्यादा से ज़्यादा 2000 इमेजेज़ अपलोड करें (गेम डेवलपर्स, हम आपकी ही बात कर रहे हैं )। ज़्यादा इमेजेज़ मदद करती हैं, लेकिन 2000 *औसत* इमेजेज़ से बेहतर हैं 20 सच में *कोहेसिव*, हाई क्वालिटी इमेजेज़। आम तौर पर, **क्वालिटी > क्वांटिटी** (बशर्ते आपके पास *कम से कम 5-10* इमेजेज़ हों)। डेटासेट को बड़ा तभी करें जब आप ऊँचा स्तर बनाए रख सकें। > [!TIP] > > याद रखें: ये इमेजेज़ जितना हो सके उतनी हाई रेज़ोल्यूशन होनी चाहिए। कम रेज़ोल्यूशन वाली इमेजेज़ आउटपुट को धुंधला कर सकती हैं और आर्टिफ़ैक्ट्स पैदा कर सकती हैं। ### डेटासेट के प्रकार **कैरेक्टर** * आप किसी खास ड्रॉ किए गए या रेंडर किए गए कैरेक्टर (*इलस्ट्रेशन, कॉन्सेप्ट आर्ट, एनिमेशन, वीडियो गेम्स*, वगैरह) को समझने के लिए मॉडल ट्रेन कर सकते हैं। किसी असली इंसान के चेहरे पर ट्रेनिंग के लिए भी (बेशक, उनकी सहमति से)। ![IMG 4888 Pn](https://mintcdn.com/krea/FfY_yHsciZMlHvl8/images/IMG_4888.png?fit=max\&auto=format\&n=FfY_yHsciZMlHvl8\&q=85\&s=0c1e73715986bf23ca4e66ad01a37503) कैरेक्टर डेटा (दाएँ) और स्टाइल से जनरेट किए गए कैरेक्टर (बाएँ) की डिटेल्स एक जैसी हैं। * कंसिस्टेंसी के लिए अपने कैरेक्टर की **बिल्कुल एक जैसी पोशाक** वाली जितनी हो सकें उतनी इमेजेज़ इस्तेमाल करें। अलग-अलग पोज़, एंगल और एक्शन आदर्श हैं। * *एनिमेटर्स* और *कॉन्सेप्ट आर्टिस्ट्स* - यह कैरेक्टर शीट्स बनाने जैसा ही वर्कफ़्लो है। > [!TIP] > > किसी एक इंसान पर आधारित रियलिस्टिक मॉडल के लिए अलग-अलग आउटफ़िट वाला ट्रेनिंग डेटा ज़्यादा उपयोगी हो सकता है। अगर आप ऐसी इमेजेज़ जनरेट करना चाहते हैं जिनमें आपका कैरेक्टर अलग-अलग कपड़ों में हो, तो तरह-तरह के लुक अपलोड करें। **ऑब्जेक्ट** * कैरेक्टर ट्रेनिंग जैसे ही सिद्धांत - बिल्कुल वही ऑब्जेक्ट, कई एंगल, डिटेल के लिए क्लोज़अप और कॉन्टेक्स्ट के लिए वाइड शॉट्स। * अगर आप *प्रोडक्ट डिज़ाइनर* हैं या *ई-कॉमर्स* में काम करते हैं, तो आपके पास जितने यूनिक प्रोडक्ट शॉट्स हैं, सब अपलोड कर दें। * सादे या ट्रांसपेरेंट बैकग्राउंड मदद कर सकते हैं, लेकिन ज़रूरी नहीं हैं, जब तक ऑब्जेक्ट इमेज का मुख्य फ़ोकस हो। ![IMG 4887 Pn](https://mintcdn.com/krea/43ShqEKkWY1bpTnL/images/IMG_4887.png?fit=max\&auto=format\&n=43ShqEKkWY1bpTnL\&q=85\&s=927ed3ee709e39fbcc200f917c480ef0) एक ही ऑब्जेक्ट, अलग-अलग एंगल, सादा बैकग्राउंड। यह बेहतरीन ट्रेनिंग डेटा है। * अगर आपकी कोई भी इमेज थोड़े से अलग ऑब्जेक्ट या प्रोडक्ट की है, तो इससे मॉडल कन्फ़्यूज़ होगा और नतीजे धुंधले हो जाएँगे। > [!NOTE] > > अगर प्रोडक्ट पर टेक्स्ट है, तो हो सकता है कि स्टाइल उसे दोबारा न बना पाए, जब तक कि आपके पास टेक्स्ट के क्लोज़अप वाली ढेर सारी ट्रेनिंग इमेजेज़ न हों। वरना आर्टिफ़ैक्ट्स की उम्मीद रखें। **एस्थेटिक** * यहाँ आप ज़्यादा खुला, क्रिएटिव डेटासेट रख सकते हैं। कामों का एस्थेटिक या मटीरियल बिल्कुल एक जैसा होना चाहिए - लेकिन सब्जेक्ट बहुत विविध हो सकते हैं और होने भी चाहिए। * *ऑयल पेंटिंग, एनीमे, लिक्विड क्रोम, मार्बल, लो पॉली* - कोई भी असली लुक या माध्यम। ![IMG 4889 Pn](https://mintcdn.com/krea/FfY_yHsciZMlHvl8/images/IMG_4889.png?fit=max\&auto=format\&n=FfY_yHsciZMlHvl8\&q=85\&s=2acb311fe8a047b52a84c5316c4392b3) Low Poly डेटासेट के इस सैंपल में यूनिक कैरेक्टर्स *और* बैकग्राउंड शामिल हैं। ![IMG 4846 Pn](https://mintcdn.com/krea/T2JoEsYog1GgBCI4/images/IMG_4846.png?fit=max\&auto=format\&n=T2JoEsYog1GgBCI4\&q=85\&s=2b10b6b7c3755d0d7a90bc8a9c67ee19) Low Poly स्टाइल से जनरेट की गई इस इमेज ने बिल्कुल नया सब्जेक्ट और कंपोज़िशन बनाया। * व्यापक दायरा स्टाइल को किसी एक खास सब्जेक्ट पर ओवरफ़िट होने से रोकता है, जिससे वह सच में इनोवेटिव बन पाता है। > [!TIP] > > एस्थेटिक स्टाइल्स में ही आपकी क्यूरेटरशिप सच में चमक सकती है। मज़े करें और एक्सपेरिमेंट करें। *खुलकर खेलें*। ## 2. रिफ़ाइनमेंट अब तकनीकी पैरामीटर्स को ट्वीक करने का समय है। Krea आपके **Custom Style** को एक नाम देगा और प्रॉम्प्टिंग के लिए एक **ट्रिगर वर्ड** असाइन करेगा (ज़रूरत हो तो बदल लें)। आप इमेजेज़ की संख्या और औसत रेज़ोल्यूशन के मीटर भी देख सकते हैं। अब तक सब बढ़िया है। ### मॉडल * Krea की सुपरपावर यह है कि यह कई टॉप इमेज और वीडियो जनरेशन मॉडल चलाता है। * हर मॉडल की अपनी खासियतें हैं, लेकिन सभी के साथ एक्सपेरिमेंट करना फ़ायदेमंद है। झटपट ब्रेकडाउन: | मॉडल | प्रकार | जनरेशन समय | खूबियाँ | उपयोग के मामले | | :- | :- | - | - | - | | Krea 1 | इमेज | 8 सेकंड | फ़ोटोरियलिज़्म, बेहद एस्थेटिक | ग्राफ़िक डिज़ाइन, आर्किटेक्चर, प्रोडक्ट, मार्केटिंग एसेट्स | | Flux | इमेज | 5 सेकंड | फ़ोटोरियलिज़्म, हाई प्रॉम्प्ट एडहेरेंस, एनाटॉमिकल सटीकता | कॉन्सेप्ट आर्ट, ग्राफ़िक डिज़ाइन, इंस्ट्रक्शनल डिज़ाइन, मार्केटिंग एसेट्स | | Flux Realtime | इमेज | 1 मिनट | एडिट्स के साथ रियलटाइम में ढलता है, हाई प्रॉम्प्ट एडहेरेंस | प्रोटोटाइपिंग, सोशल कंटेंट, ई-कॉमर्स | | Wan 2.1 | वीडियो | 1 मिनट | नैचुरल मोशन, हाई सीन कंसिस्टेंसी | मार्केटिंग, सोशल कंटेंट, एजुकेशनल एसेट्स | | Wan 2.2 | इमेज | 20 सेकंड | अल्ट्रा रियलिस्टिक रेंडर्स, बेहद एस्थेटिक | एनिमेशन एसेट्स, अपस्केलिंग, कॉन्सेप्ट आर्ट, सोशल कंटेंट | | Qwen | इमेज | 15 सेकंड | शानदार टेक्स्ट जनरेशन, प्रॉम्प्ट एडहेरेंस | टेक्स्ट एसेट्स, ई-कॉमर्स, टेक्निकल डिज़ाइन्स, कॉन्सेप्ट आर्ट | > [!TIP] > > याद रखें: जिस मॉडल से आप ट्रेन करते हैं, वही एकमात्र मॉडल है जिससे आपकी कस्टम स्टाइल जनरेट कर सकती है। ### स्टेप्स * ज़्यादा स्टेप्स = डेटा को समझने में ज़्यादा समय। इससे काफ़ी कंप्यूट खर्च हो सकता है और *ओवरफ़िटिंग* भी हो सकती है, जिसमें स्टाइल बस ट्रेनिंग इमेजेज़ को ही दोहराने लगती है। शुरुआत के लिए अच्छी वैल्यू है *इमेजेज़ की संख्या* x *20*। ![IMG 4896 Jpe](https://mintcdn.com/krea/MGcb6aU7EwcokMWZ/images/IMG_4896.jpeg?fit=max\&auto=format\&n=MGcb6aU7EwcokMWZ\&q=85\&s=5be0c9f6ad24935d83af31bf8f4df277) > [!NOTE] > > डिफ़ॉल्ट: 250। ### लर्निंग रेट * ज़्यादा लर्निंग रेट से ट्रेनिंग तेज़ हो सकती है, लेकिन इससे स्टाइल डेटा पर ओवरफ़िट भी हो सकती है। कम लर्निंग रेट में ट्रेनिंग में ज़्यादा समय लगेगा। ![IMG 4897 Jpe](https://mintcdn.com/krea/MGcb6aU7EwcokMWZ/images/IMG_4897.jpeg?fit=max\&auto=format\&n=MGcb6aU7EwcokMWZ\&q=85\&s=acdd24551adb305ac23b7d11b75a7a12) > [!NOTE] > > डिफ़ॉल्ट: 0.004 (4e-3) ### बैच साइज़ * बड़े बैच साइज़ से ट्रेनिंग तेज़ हो सकती है, लेकिन नतीजे साधारण भी हो सकते हैं। **Batch Size** और **Learning Rate** को अनुपात में एडजस्ट करने की सलाह दी जाती है। छोटे डेटासेट के लिए हमारे डिफ़ॉल्ट पर ही टिके रहें। ![IMG 4895 Jpe](https://mintcdn.com/krea/_nXL3Rtd1l6u8jnO/images/IMG_4895.jpeg?fit=max\&auto=format\&n=_nXL3Rtd1l6u8jnO\&q=85\&s=65b9ecc38a4ff06178d4f5b3f3b49912) > [!NOTE] > > डिफ़ॉल्ट: 1 ## 3. कीमिया स्टाइल ट्रेन हो जाने के बाद, एक्सपेरिमेंट करने का समय है। प्रॉम्प्ट के उस्तादो - *यहीं आपको धमाल मचाना है।* ### स्टाइल को आज़माएँ: * हद से आगे जाएँ। खूबियाँ और कमियाँ खोजें। पता लगाएँ और दर्ज करें कि स्टाइल कब शानदार नतीजे देती है, और कब नहीं। * **अगर आउटपुट स्टाइल पर ओवरफ़िट हैं, तो विचार करें:** * ट्रेनिंग डेटा में विविधता लाना * लर्निंग रेट घटाना * **अगर आउटपुट बहुत ज़्यादा अलग-अलग हैं, तो विचार करें:** * डेटासेट में और इमेजेज़ जोड़ना * डेटासेट से कमज़ोर या बहुत अलग इमेजेज़ हटाना * लर्निंग रेट बढ़ाना > [!TIP] > > याद रखें: Krea स्टाइल ट्रेनिंग डेटा के हर सेट को सेव करता है। जब भी किसी स्टाइल को रिफ़ाइन करना हो, बस डेटा को दोबारा इस्तेमाल करें। इन बेहद मिलते-जुलते सैंपल जनरेशन्स को देखकर लगता है कि यह स्टाइल ओवरफ़िट हो सकती है। फिर से कोशिश करें। ### दोबारा ट्रेन करना * **कोई दूसरा मॉडल आज़माएँ** * आपकी स्टाइल को पकड़ने में एक मॉडल दूसरे से बेहतर हो सकता है। अलग-अलग आज़माकर देखें, Krea इसी लिए तो है। अगर पक्का न हो तो ऊपर दिया गया मॉडल चार्ट देखें। * **डेटासेट्स मर्ज करें** * दो या ज़्यादा डेटासेट्स को मिलाकर सच में अनोखे एस्थेटिक्स बनाए जा सकते हैं। जब किसी स्टाइल की सीमाओं से अटक जाएँ या परेशान हों, तो उसमें नई जान डाल दें। * **एक्सपेरिमेंट करते रहें** * इमेजेज़ की संख्या बढ़ाएँ या घटाएँ। * पक्का करें कि आपकी सभी इमेजेज़ हाई रेज़ोल्यूशन हों। * Krea की फ़ाइन ट्यूनिंग सेटिंग्स के साथ छेड़छाड़ करें। ## बनाते रहें Krea में धमाकेदार कस्टम स्टाइल्स बनाने के लिए ज़रूरी सब कुछ है। [Krea.ai](https://www.krea.ai/app) पर अपनी स्टाइल्स को पब्लिक करके हमें अपना काम दिखाएँ, या हमारे [Discord](https://discord.com/invite/rJurUAR8Kz) पर शेयर करें और कम्युनिटी बनाएँ। This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.