Addestrare uno stile pazzescamente bello
Se usi Krea, sei già un asso dei prompt testuali. E probabilmente hai già addestrato dei LoRA. Ma cosa rende un modello personalizzato davvero eccezionale? I 3 passaggi chiave di Krea per l’addestramento:- Curatela
- Ti servono immagini di altissimo livello: alta qualità e grande coerenza. Tu sei il curatore e Krea è la tua galleria.
- Rifinitura
- Krea rende facilissimo regolare tutte le specifiche tecniche: modelli di base, step di addestramento, ecc. Perfeziona tutto quanto vuoi.
- Alchimia
- Diciamolo chiaramente: lo Style Training è un’arte a sé, non una scienza esatta. Se l’addestramento non soddisfa le aspettative, niente panico. È un processo per tentativi ed errori per creare qualcosa di magico. Itera, itera, itera!
Prompt: Un alchimista nel suo laboratorio che distilla un elisir, astratto. Realizzato con uno stile personalizzato e il modello Krea 1.
1. Curatela
Caricamento
Da Krea.ai, clicca sull’icona Home e, sotto assets, clicca su Train. Oppure scorri semplicemente verso il basso.
Tipi di dataset
Personaggio- Puoi addestrare un modello a comprendere uno specifico personaggio disegnato o renderizzato (illustrazione, concept art, animazione, videogiochi, ecc.). Funziona anche per addestrare sul volto di una persona reale (con il suo consenso, ovviamente).
I dati del personaggio (a destra) e il personaggio generato con lo stile (a sinistra) hanno dettagli coerenti.
- Usa quante più immagini possibile del tuo personaggio con esattamente lo stesso abbigliamento per garantire coerenza. L’ideale è una varietà di pose, angolazioni e azioni.
- Animatori e concept artist: è un flusso di lavoro molto simile alla creazione dei model sheet dei personaggi.
- Stessi principi dell’addestramento sui personaggi: esattamente lo stesso oggetto, più angolazioni, primi piani per i dettagli e campi larghi per il contesto.
- Se sei un product designer o lavori nell’e-commerce, carica tutte le foto di prodotto uniche che hai.
- Sfondi neutri o trasparenti possono aiutare, ma non sono necessari, purché l’oggetto sia il fulcro dell’immagine.
Stesso oggetto, angolazioni diverse, sfondo neutro. Questi sono ottimi dati di addestramento.
- Se ANCHE SOLO una delle tue immagini mostra un oggetto o prodotto leggermente diverso, il modello si confonderà e i risultati ne risentiranno.
Se sul prodotto c’è del testo, lo stile potrebbe non riuscire a riprodurlo, a meno che tu non abbia tantissime immagini di addestramento con primi piani del testo. Altrimenti, aspettati degli artefatti.
- Qui puoi avere un dataset più libero e creativo. L’estetica o il materiale delle opere deve essere esattamente lo stesso, ma i soggetti possono e dovrebbero essere davvero vari.
- Pittura a olio, anime, cromo liquido, marmo, low poly: qualsiasi look o medium autentico.
Questo campione di un dataset Low Poly contiene personaggi e sfondi unici.
Questa immagine generata con lo stile Low Poly ha creato un soggetto e una composizione completamente nuovi.
- Un’ampia varietà impedisce allo stile di andare in overfitting su un soggetto specifico, permettendogli di essere davvero creativo.
2. Rifinitura
Ora è il momento di regolare i parametri tecnici. Krea darà un nome al tuo Custom Style e assegnerà una parola trigger da usare nei prompt (cambiala se serve).Puoi anche controllare gli indicatori del numero di immagini e della risoluzione media. Fin qui tutto bene.
Modello
- Il superpotere di Krea è che esegue una grande varietà dei migliori modelli di generazione di immagini e video.
- Ogni modello ha le sue specialità, ma vale la pena sperimentarli tutti. Riepilogo veloce:
Step
- Più step = più tempo dedicato a studiare i dati. Possono però anche costare molta potenza di calcolo e causare overfitting, quando lo stile si limita a rigurgitare le immagini di addestramento. Un buon valore di partenza è numero di immagini x 20.
Predefinito: 250.
Learning Rate
- Un learning rate più alto può velocizzare l’addestramento, ma può anche portare lo stile all’overfitting sui dati. Un learning rate basso richiederà più tempo di addestramento.
Predefinito: 0.004 (4e-3)
Batch Size
- Batch size più grandi possono velocizzare l’addestramento, ma anche portare a risultati generici. Si consiglia di regolare Batch Size e Learning Rate in modo proporzionale. Per dataset piccoli, mantieni il nostro valore predefinito.
Predefinito: 1
3. Alchimia
Una volta addestrato lo stile, è il momento di sperimentare. Divinità del prompt: è qui che date il meglio.Spingi lo stile al limite:
- Vai oltre. Trova punti di forza e punti deboli. Scopri e documenta quando lo stile genera ottimi risultati e quando no.
- Se gli output sono in overfitting sullo stile, valuta di:
- Diversificare i dati di addestramento
- Ridurre il learning rate
- Se gli output sono troppo variabili, valuta di:
- Aggiungere altre immagini al dataset
- Rimuovere dal dataset le immagini deboli o troppo diverse
- Aumentare il learning rate
- Se gli output sono in overfitting sullo stile, valuta di:
A giudicare da queste generazioni di esempio molto simili, questo stile potrebbe essere in overfitting. Riprova.
Riaddestramento
- Prova un altro modello
- Un modello potrebbe catturare il tuo stile meglio di un altro. Confronta le opzioni, Krea serve proprio a questo. Se hai dubbi, consulta la tabella dei modelli qui sopra.
- Unisci i dataset
- Combinare due o più dataset può creare estetiche davvero uniche. Quando sei bloccato o frustrato dai limiti di uno stile, infondigli nuova vita.
- Continua a sperimentare
- Aumenta o riduci il numero di immagini.
- Assicurati che tutte le immagini siano ad alta risoluzione.
- Gioca con le impostazioni di fine tuning di Krea.