Como treinar um estilo incrivelmente bom
Se é utilizador da Krea, já é craque em prompts de texto. E provavelmente já treinou LoRAs antes. Mas o que torna um modelo personalizado excelente? Os 3 passos-chave da Krea para o treino:- Curadoria
- Precisa de imagens de topo: alta qualidade e muita coesão. Você é o curador e a Krea é a sua galeria.
- Refinamento
- A Krea torna superfácil ajustar todas as especificações técnicas: modelos de base, passos de treino, etc. Afine tudo à vontade.
- Alquimia
- Sejamos claros: o treino de estilos é uma arte em si, não uma ciência exata. Se o seu treino ficar aquém das expectativas, não entre em pânico. É um processo de tentativa e erro para criar algo mágico. Itere, itere, itere!
Prompt: Um alquimista no seu laboratório a destilar um elixir, abstrato. Feito com um estilo personalizado com o modelo Krea 1.
1. Curadoria
Carregar imagens
Em Krea.ai, clique no ícone Home e, em assets, clique em Train. Ou simplesmente desloque-se para baixo.
Tipos de conjunto de dados
Personagem- Pode treinar um modelo para compreender uma personagem desenhada ou renderizada específica (ilustração, concept art, animação, videojogos, etc.). Também serve para treinar com o rosto de uma pessoa real (com consentimento, claro).
Os dados da personagem (à direita) e a personagem gerada com o estilo (à esquerda) têm detalhes consistentes.
- Use o máximo de imagens possível da sua personagem com exatamente a mesma roupa para garantir consistência. O ideal é ter uma variedade de poses, ângulos e ações.
- Animadores e concept artists: este fluxo de trabalho é muito semelhante à criação de folhas de personagem.
- Os mesmos princípios do treino de personagens: exatamente o mesmo objeto, vários ângulos, grandes planos para os detalhes e planos gerais para o contexto.
- Se é designer de produto ou trabalha em e-commerce, basta carregar todas as fotografias de produto únicas que tiver.
- Fundos vazios ou transparentes podem ajudar, mas não são necessários, desde que o objeto seja o foco central da imagem.
O mesmo objeto, ângulos diferentes, fundo vazio. Estes são ótimos dados de treino.
- Se QUALQUER uma das suas imagens mostrar um objeto ou produto ligeiramente diferente, isso vai confundir o modelo e turvar os resultados.
Se houver texto no produto, o estilo pode não conseguir reproduzi-lo, a menos que tenha imensas imagens de treino com grandes planos do texto. Caso contrário, conte com artefactos.
- Aqui pode ter um conjunto de dados mais descontraído e criativo. A estética ou o material das obras deve ser exatamente o mesmo, mas os temas podem e devem ser bastante diversos.
- Pintura a óleo, anime, cromado líquido, mármore, low poly: qualquer visual ou meio autêntico.
Esta amostra de um conjunto de dados Low Poly contém personagens e fundos únicos.
Esta imagem gerada com o estilo Low Poly criou um tema e uma composição totalmente novos.
- Uma grande amplitude impede que o estilo faça overfitting a um tema específico, permitindo-lhe ser verdadeiramente inventivo.
2. Refinamento
Agora é altura de ajustar os parâmetros técnicos. A Krea vai dar um nome ao seu Custom Style e atribuir uma palavra-gatilho (trigger word) para usar nos prompts (altere-a se for necessário).Também pode verificar os indicadores do número de imagens e da resolução média. Até agora, tudo bem.
Modelo
- O superpoder da Krea é executar uma grande variedade dos melhores modelos de geração de imagem e vídeo.
- Cada modelo tem as suas próprias especialidades, mas vale a pena experimentar todos. Resumo rápido:
Passos
- Mais passos = mais tempo a estudar os dados. Também pode custar muita capacidade de computação e provocar overfitting, em que o estilo se limita a regurgitar as imagens de treino. Um bom valor inicial é número de imagens x 20.
Predefinição: 250.
Taxa de aprendizagem
- Uma taxa de aprendizagem mais alta pode tornar o treino mais rápido, mas também pode levar o estilo a fazer overfitting aos dados. Uma taxa de aprendizagem baixa demora mais tempo a treinar.
Predefinição: 0.004 (4e-3)
Tamanho do lote
- Tamanhos de lote maiores podem acelerar o treino, mas também levar a resultados genéricos. Recomenda-se ajustar o tamanho do lote (Batch Size) e a taxa de aprendizagem (Learning Rate) proporcionalmente. Para conjuntos de dados pequenos, mantenha a nossa predefinição.
Predefinição: 1
3. Alquimia
Depois de o estilo estar treinado, é altura de experimentar. Mestres do prompt: é aqui que vocês arrasam.Leve o estilo ao limite:
- Vá mais longe. Encontre os pontos fortes e as limitações. Descubra e documente quando o estilo gera ótimos resultados e quando não gera.
- Se os resultados estiverem em overfitting ao estilo, considere:
- Diversificar os dados de treino
- Reduzir a taxa de aprendizagem
- Se os resultados forem demasiado variados, considere:
- Adicionar mais imagens ao conjunto de dados
- Remover imagens fracas ou demasiado diferentes do conjunto de dados
- Aumentar a taxa de aprendizagem
- Se os resultados estiverem em overfitting ao estilo, considere:
Com base nestas gerações de amostra muito semelhantes, este estilo pode estar em overfitting. Tente novamente.
Voltar a treinar
- Experimente outro modelo
- Um modelo pode captar o seu estilo melhor do que outro. Compare opções, é para isso que a Krea existe. Consulte a tabela de modelos acima se tiver dúvidas.
- Combine conjuntos de dados
- Combinar dois ou mais conjuntos de dados pode criar estéticas verdadeiramente únicas. Quando estiver bloqueado ou frustrado com as limitações de um estilo, dê-lhe uma nova vida.
- Continue a experimentar
- Aumente ou diminua o número de imagens.
- Certifique-se de que todas as suas imagens são de alta resolução.
- Brinque com as definições de afinação da Krea.