Моя попытка в тренировку LoRA №2 / Stable diffusion :: сделал сам (нарисовал сам, сфоткал сам, написал сам, придумал сам, перевел сам) :: нейронные сети

Stable diffusion нейронные сети сделал сам песочница 

Моя попытка в тренировку LoRA №2

В общем, я был приятно удивлен, что мой предыдущий пост зашел уважаемым содомитам, посему решил сделать еще один. Не знаю, дело в интересе к нейросетям или к Оглафу, но сейчас можно будет как раз проверить.Итак, позвольте представить вашему вниманию LoRA обученную на работах венецианского живописца эпохи Возрождения - Тициано Вачеллио.

 https://civitai.com/models/478707/titian-vecellio-style?modelVersionId=532368

Как и в прошлый раз, я не смог достичь уровня самоудовлетворения, но не пропадать же добру. LoRA тренировалась на модели Pony, а эта модель не очень подходит тому, что не является r34, картинками, но мне было интересно попробовать. В принципе, вышло лучше, чем я ожидал, но хуже чем могло быть.

Stable diffusion,нейронные сети,сделал сам,нарисовал сам, сфоткал сам, написал сам, придумал сам, перевел сам,песочница

Stable diffusion,нейронные сети,сделал сам,нарисовал сам, сфоткал сам, написал сам, придумал сам, перевел сам,песочница

Stable diffusion,нейронные сети,сделал сам,нарисовал сам, сфоткал сам, написал сам, придумал сам, перевел сам,песочница

	Ш \ л /	
'ч	1. . :	
	rar^vjL í	4/	■\ ■ 'él		^vl« жг I Г # Йг • (d
	J* •/у »Ат» /y				^ÿ‘-, ■ ^В*. jBf,Stable diffusion,нейронные сети,сделал сам,нарисовал сам, сфоткал сам, написал сам, придумал сам, перевел сам,песочница

Stable diffusion,нейронные сети,сделал сам,нарисовал сам, сфоткал сам, написал сам, придумал сам, перевел сам,песочница

Stable diffusion,нейронные сети,сделал сам,нарисовал сам, сфоткал сам, написал сам, придумал сам, перевел сам,песочница


Подробнее



 Ш \ л / 'ч 1. . : rar^vjL í 4/ ■\ ■ 'él ^vl« жг I Г # Йг • (d J* •/у »Ат» /y ^ÿ‘-, ■ ^В*. jBf


Stable diffusion,нейронные сети,сделал сам,нарисовал сам, сфоткал сам, написал сам, придумал сам, перевел сам,песочница
Еще на тему
Развернуть
Комментарии 9 03.06.202409:04 ссылка -0.4
Круто! Держи плюс!
Поней я не особо юзал, т.к. на них пикчи выходят "бездушные" что-ли, а главное очень похожие друг на друга. Поэтому до сих пор сижу на полторашках.
Но вот такие ЛОРы как раз могут внести разнообразие, обязательно попробую (после Оглафа). Лору Оглафа так вообще джва года ждал!
Смешал обе твои ЛОРы.
В плане детализации пони мне всё-же пока не даются.
Бездушность и похожесть в первую очередь исходят не от модели, а от человека, пишущего промпты, но да, в 1.5 гибкость побольше. Насчет детализации не знаю... Мне как раз sdxl в целом и Pony в частности как раз нравятся за большую точность. Те же самые деформированные пальцы и прочие конечности выходят реже, чем на 1.5

Сколько ты ей скормил рицарских доспехов, воинов и прочее? Я давно хотел нагенерить себе картинок для карт но мне никогда не нравилось что я получал какую-то фентизятину.

Всего скормлено было 209 работ, из них с доспехами 14 или около того.
Что ж, учитывая отрицательный рейтинг поста, можно сделать вывод, что мне больше не стоит засорять своими высерами ректор. Пойду дальше смотреть из кустов.
wolferin wolferin 04.06.202406:22 ответить ссылка 0.0
Художники и другие олды негодуют, что на их ресурсе кто-то обсуждает или что-то публикует на тему нейронных сетей =) Так что, к сожалению, минусы не от других нейронщиков/спецов, а от неразбирающихся в теме людей.
Ты молодец, что учишься делать лоры!
Кстати, пользовался ли ты Checkpoint Merge? Это далается в два клика и результат получишь через пару минут. Возможно тебе это поможет объединить какую-нибудь Pony-модель (рекомендую Autismmix на основе Pony использовать, вместо чистого Pony) с, например, Zavychroma, а затем уже тренировать свою лору на тему эпохи Возрождения. От Pony (Autismmix) ты получишь хорошие пропорции тела и в целом разнообразие позиций, а от Zavychroma получишь красивые фентезийные пейзажи и природное окружение.
Конечно, ты наверное найдёшь чекпоинты для объединения и лучше, просто продолжай исследовать =)

P.s. Публикуйся на реахтуре, не бойся) Со временем увидим, какие у тебя будут успехи) Главное не использовать теги "Art" =DDD
Как писал в предыдущем посте, я в тренировке полный профан и пользуюсь решением для неумех - СivitAI on-site LoRA trainer, которое делает "хорошо" нажатием кнопки. Там тоже есть куча настроек, но я в них шарю приблизительно никак. Что б тренировать локально, нужно знать матчасть да и не уверен что RTX2080 вытянет sdxl модели. Ну а Pony модель я выбрал намеренно, потому что во-первых "для души" я генерю на ней все время, не люблю переключаться между кучей моделей, во-вторых мне было интересно, как она вытянет это, ну и в-третьих, подобных LoRA на ней крайне мало. Кстати, с пропорциями все вроде норм более менее, ибо у самого художника они тоже малость искаженные.
RTX 2080 c 8 гигабайтами оперативки (VRAM)? Если да, то легко потянет генерацию на SDXL локально. Примерно пару тысяч картинок в сутки ты сможешь генерировать на своём ПК для SDXL (при разрешении картинок 1024x1024 и steps 35).

Обучение своих LoRA на твоём компе тоже будет успешным (разве что Dreambooth ты не сможешь сделать, т.к. там нужно минимум 10 гб VRAM). Для 30 тренировочных изображений ты можешь за часов 5 очень качественную Лору сделать (это 10 эпох примерно при стандартных настройках) на своей видеокарте, ну или минимум сутки (24-30 часов), если обучать на огромном массиве данных (300 картинок). Во время обучения затраты на электроэнергию минимальны (не так как во время генерации, когда проц и память кипятится) - просто забита память на видеокарте для быстрых расчётов.

Для локального обучения Лоры применяется программа Kohya, скачивай с гитхаба репозиторий. Там супер-знания не нужны - просто с Civitai возьми чужую хорошую Лору и посмотри, что у неё внутри (в лорах есть все параметры обучения, т.е. можно легко слизать лучшие настройки у других авторов лор) - посмотреть инфу можешь банально открыв Лору в блокноте, но обычно удобнее смотреть инфу в локальном интерфейсе Automatic1111 (там парсер сделали для этого).
Для обучающего материала (для картинок) нужно делать обязательно теги - т.е. для картинок делай текстовый файлик и прописывай там теги, описывающие картинку. Ты можешь это сделать вручную, или что более эффективно - с помощью автотегеров по типу WD14-tagger или внутри программы BooruDatasetTagManager (кстати, её тебе тоже нужно будет скачать, крайне удобная штука, чтобы добавлять или удалять лишние теги из текстовых файлов).

В целом, для генерации картинок локально у тебя обычно будет выбор - использовать простой в использовании Automatic1111, в котором можно легко работать вручную, либо ты можешь изучать ComfyUI, в котором можно настраивать автоматизацию рабочих процессов по генерации картинок. В целом, если ты не планируешь ничего массового, то обычно подходит только Automatic1111 и ему подобные интерфейсы. Но и для ComfyUI уже есть крайне годные workflow, которые предоставляют удобные интерфейсы для ручной работы и даже больше.

Если будут вопросы, можешь писать мне) Могу многое рассказать или поделиться чем-нибудь =)
Только зарегистрированные и активированные пользователи могут добавлять комментарии.
Похожие темы

Похожие посты
ffl Dataset Viewer
Split (1) train • 59 rows		
Q, Search this dataset		
rank int64 llllllllll	model string ■ lengths ■ll.a	quant string - classes
1 59 1	11 46	7 values
1	openai/gpt-4o-2024-05-13	Unknown/Cloud
2	openai/gpt-4-turbo-2024-O4-09	Unknown/Cloud
3	deepseek/deepseek-chat	Unknown/
подробнее»

нейронные сети переводчик сделал сам,нарисовал сам, сфоткал сам, написал сам, придумал сам, перевел сам

ffl Dataset Viewer Split (1) train • 59 rows Q, Search this dataset rank int64 llllllllll model string ■ lengths ■ll.a quant string - classes 1 59 1 11 46 7 values 1 openai/gpt-4o-2024-05-13 Unknown/Cloud 2 openai/gpt-4-turbo-2024-O4-09 Unknown/Cloud 3 deepseek/deepseek-chat Unknown/