Avez-vous déjà pensé à comment créer des images générées par IA qui ressemblent exactement à vous ou à quelqu'un que vous connaissez ? Que diriez-vous si cela ne vous coûte même pas 5 $ ? Avec la puissance de FluxAI, vous pouvez désormais créer un modèle personnalisé qui peut produire des images époustouflantes et réalistes en quelques clics seulement. Ce tutoriel est votre guide complet, sans chichis, pour transformer vos photos en un modèle IA que vous contrôlez entièrement.
À la fin de ce tutoriel étape par étape, vous serez en mesure de former un modèle depuis zéro en trois phases simples : créer l'ensemble de données, l'affiner et réaliser l'inférence finale. Que vous souhaitez créer des portraits professionnels ou simplement expérimenter avec de l'art généré par IA, ce guide vous accompagnera tout au long du processus, en utilisant l'outil Oostris AI Lora sur Replicate.
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1. Création de l'ensemble de données
Collecte et préparation des images
La première étape pour former un modèle FluxAI consiste à assembler un ensemble complet d'images. La qualité et la variété de ces images jouent un rôle critique dans la façon dont le modèle performe.
- Nombre d'images
Sur la base d'expérimentations étendues et des retours de la communauté IA en ligne, le modèle Flux Lura fonctionne bien avec aussi peu que 10 images. Cependant, il est recommandé de ne pas utiliser plus de 15 images pour éviter les incohérences dans la sortie.
- Variété d'images
Incluez une large gamme de poses, d'angles et de décors. Cela aide le modèle à capturer différentes caractéristiques et améliore la qualité de sortie finale.
- Éviter les éléments distrayants
Assurez-vous qu'il n'y ait pas d'éléments répétitifs ou uniques dans les images, comme des accessoires ou des objets spécifiques. Ceux-ci pourraient introduire un biais indésirable pendant l'entraînement. Par exemple, l'utilisation d'images où le sujet porte systématiquement les mêmes lunettes pourrait embrouiller le modèle.
Après avoir collecté les images, enregistrez-les dans un dossier et compressez-les dans un fichier zip. Ce fichier compressé sera utilisé comme ensemble de données d'entraînement pour le modèle.
Optionnel : Création d'un ensemble de données de légendes pour des résultats améliorés
Pour ceux qui recherchent des résultats encore meilleurs, la création d'un ensemble de données de légendes pour chaque image peut considérablement améliorer les performances du modèle. Par exemple, si une image représente une personne debout sous un arbre, la légende pourrait être quelque chose comme « Une personne debout sous un arbre ». Ces légendes doivent être stockées dans un fichier .txt. Cependant, si cette étape est omise, l'interface de Replicate peut générer des légendes automatiquement.
2. Création et affinage du modèle
Configuration du modèle sur Replicate
- Créer le modèle : Visitez le site Replicate et créez un nouveau modèle. Ce modèle sert de placeholder, où les utilisateurs peuvent télécharger leurs ensembles de données et personnaliser les paramètres. Choisissez un nom mémorable pour le modèle afin de simplifier les références futures.
- Uploader les images : Téléchargez le fichier zip contenant les images d'entraînement dans le modèle nouvellement créé sur Replicate.
- Définir le mot déclencheur : Le mot déclencheur est un identifiant unique qui invoquera ce modèle spécifique. Choisissez un mot ou une phrase qui soit distinct et facile à retenir, comme « photo_de_danush » pour un individu en particulier ou « style_artistique » pour des applications créatives.
Paramétrage des paramètres d'entraînement
La durée d'entraînement dépend du nombre d'étapes et de la puissance de calcul disponible :
- Nombre d'étapes : Pour obtenir des résultats équilibrés et sûrs, il est recommandé de former le modèle pour 1 500 à 2 000 étapes. Avec 2 000 étapes, le processus a duré environ 45 minutes en utilisant un GPU H100. Opter pour moins d'étapes, comme 1 200 ou 1 500, peut réduire le temps et le coût d'entraînement.
- Auto-légendage : Activez la fonction d'auto-légendage si un ensemble de données de légendes manuel n'est pas disponible. Cela garantit que Replicate génère des légendes pour les images téléchargées.
- Vérification du mot déclencheur : Vérifiez que le mot déclencheur est correctement configuré, car cela influencera la façon dont le modèle interprète et génère des images basé sur les invites d'entrée.
Stockage du modèle sur Hugging Face (optionnel mais recommandé)
Stocker le modèle entraîné sur le Hub de Modèles de Hugging Face offre de nombreux avantages, tels qu'un accès et des options de partage plus faciles :
- Créez un nouveau dépôt sur votre profil Hugging Face.
2. Générez un jeton de permission d'écriture et collez-le dans les paramètres de Replicate.
3. Liez votre dépôt Hugging Face avec le modèle entraîné depuis Replicate.
Cette configuration garantit que le modèle est stocké en toute sécurité et facilement accessible pour une utilisation future.
3. Inference et tests du modèle
Exécution du modèle sur diverses plateformes
Une fois le modèle entraîné, les utilisateurs peuvent tester ses performances. Bien que le modèle puisse être exécuté directement sur Replicate, il existe d'autres plateformes qui fournissent un environnement plus flexible :
- Google Colab : Idéal pour ceux qui sont familiers avec la programmation et recherchent une configuration plus personnalisable.
- Machine locale : Le modèle peut être téléchargé et exécuté sur une machine locale si le matériel nécessaire est disponible.
- Hugging Face : Le modèle stocké sur Hugging Face peut servir d'entrée à diverses plateformes IA.
Ajustement de la force Lura
Le paramètre de force Lura détermine l'influence que le modèle affiné a sur la génération d'images finale :
- Force Lura élevée : Produit des résultats qui ressemblent étroitement aux images d'entraînement.
- Force Lura faible : Équilibre le modèle de base avec le modèle affiné, produisant un look plus générique.
Il est recommandé d'expérimenter avec différentes forces Lura pour trouver le bon équilibre pour chaque projet spécifique.
Tests du modèle avec des invites
En utilisant le mot déclencheur prédéfini, le modèle peut générer d'innombrables variations d'images basées sur différentes invites. Par exemple :
- Invite 1 : photo_de_danush en Superman volant dans le ciel
- Invite 2 : Portrait LinkedIn de danush, photo professionnelle, qualité DSLR
Les modèles FluxAI excellent à respecter les invitations simples et à produire des images de haute qualité même avec des détails d'invite minimaux.
Cas d'utilisation supplémentaires pour le modèle FluxAI
Former un modèle FluxAI offre divers cas d'utilisation au-delà de la création de portraits de base :
- Portraits professionnels : Le modèle peut être utilisé pour générer une série de portraits professionnels pour des profils d'affaires comme LinkedIn.
- Projets créatifs : Générez des images stylisées pour des projets créatifs ou du contenu sur les réseaux sociaux.
- Transfert de style artistique : Utilisez le modèle pour répliquer différents styles artistiques pour des œuvres d'art numériques ou des fins de branding.
Remarque : Si vous souhaitez utiliser FLUX Lora, Pro, Dev, et Schnell pour générer des images ultra-réalistes pour votre travail. Présentation d'Anakin Ai, une plateforme IA tout-en-un qui vous permet d'utiliser chaque modèle FLUX commercialement gratuitement.
Conclusion
Former un modèle IA en utilisant FluxAI est un processus simple et économique qui ouvre des possibilités illimitées pour générer des images personnalisées. Avec un investissement minimal en temps et en argent, les utilisateurs peuvent créer des modèles IA de haute qualité, les personnaliser selon des besoins spécifiques, et éviter les coûts associés aux services photo professionnels.
Ce guide détaillé fournit toutes les étapes nécessaires pour créer un modèle IA personnalisé, le tester avec diverses plateformes, et le stocker en toute sécurité pour une utilisation future. En suivant ce processus, les utilisateurs peuvent former des modèles pour des projets personnels et professionnels, en s'assurant qu'ils disposent d'un outil polyvalent à leur disposition.
Pour ceux qui souhaitent plonger dans les images générées par IA et les modèles, ce guide sert de ressource complète pour commencer.
Bonne formation !