Cara Melatih Model FluxAI untuk Menghasilkan Gambar Diri Sendiri atau Orang Lain

Apakah Anda pernah bertanya-tanya bagaimana cara membuat gambar yang dihasilkan AI yang terlihat persis seperti Anda atau seseorang yang Anda kenal? Bagaimana jika itu hanya menghabiskan biaya kurang dari $5? Dengan kekuatan FluxAI, Anda sekarang dapat membangun model yang dipersonalisasi yang dapat menghasilkan gambar yang menakjubkan dan realistis hanya dengan

Build APIs Faster & Together in Apidog

Cara Melatih Model FluxAI untuk Menghasilkan Gambar Diri Sendiri atau Orang Lain

Start for free
Inhalte

Apakah Anda pernah bertanya-tanya bagaimana cara membuat gambar yang dihasilkan AI yang terlihat persis seperti Anda atau seseorang yang Anda kenal? Bagaimana jika itu hanya menghabiskan biaya kurang dari $5? Dengan kekuatan FluxAI, Anda sekarang dapat membangun model yang dipersonalisasi yang dapat menghasilkan gambar yang menakjubkan dan realistis hanya dengan beberapa klik. Tutorial ini adalah panduan lengkap tanpa basa-basi untuk mengubah foto-foto Anda menjadi model AI yang sepenuhnya Anda kendalikan.

Di akhir tutorial langkah-demi-langkah ini, Anda akan mampu melatih model dari awal dalam tiga fase mudah: membuat dataset, menyempurnakannya, dan melakukan inferensi akhir. Apakah Anda ingin membuat foto kepala profesional atau hanya ingin bereksperimen dengan seni yang dihasilkan AI, panduan ini akan memandu Anda melalui seluruh proses, menggunakan Oostris AI Lora Toolkit di Replicate.

Catatan: Jika Anda ingin menggunakan FLUX Lora, Pro, Dev, dan Schnell untuk menghasilkan gambar ultra-realistis untuk pekerjaan Anda, saya menemukan sebuah situs web yang hebat. Memperkenalkan Anakin Ai, sebuah platform AI All-In-One yang memungkinkan Anda menggunakan setiap model FLUX secara komersial secara gratis

1. Pembuatan Dataset

Mengumpulkan dan Menyiapkan Gambar

Langkah pertama dalam melatih model FluxAI adalah mengumpulkan serangkaian gambar yang komprehensif. Kualitas dan variasi gambar-gambar ini memainkan peran kritis dalam menentukan seberapa baik model berfungsi.

  • Jumlah Gambar

Berdasarkan eksperimen luas dan masukan dari komunitas AI online, model Flux Lura berkinerja baik dengan hanya 10 gambar. Namun, disarankan untuk menggunakan tidak lebih dari 15 gambar untuk menghindari inkonsistensi dalam output.

  • Varietas Gambar

Sertakan berbagai pose, sudut, dan latar belakang. Ini membantu model menangkap berbagai fitur dan meningkatkan kualitas output akhir.

  • Hindari Elemen yang Mengganggu

Pastikan tidak ada elemen yang repetitif atau unik dalam gambar-gambar, seperti aksesori atau properti tertentu. Ini dapat memperkenalkan bias yang tidak diinginkan selama pelatihan. Misalnya, menggunakan gambar di mana subyek selalu mengenakan kacamata yang sama mungkin membingungkan model.

Setelah mengumpulkan gambar-gambar tersebut, simpan di dalam sebuah folder dan kompres menjadi file zip. File terkompres ini akan digunakan sebagai dataset pelatihan untuk model.

Opsional: Membuat Dataset Keterangan untuk Hasil yang Lebih Baik

Bagi mereka yang mencari hasil yang lebih baik, membuat dataset keterangan untuk setiap gambar dapat secara signifikan meningkatkan kinerja model. Misalnya, jika sebuah gambar menggambarkan seseorang yang berdiri di bawah pohon, keterangannya bisa berupa sesuatu seperti, "Seseorang yang berdiri di bawah pohon". Keterangan-keterangan ini harus disimpan dalam file .txt. Namun, jika langkah ini dilewatkan, antarmuka Replicate dapat menghasilkan keterangan secara otomatis.

2. Pembuatan dan Penyempurnaan Model

Menyiapkan Model di Replicate

  1. Membuat Model: Kunjungi situs web Replicate dan buat model baru. Model ini berfungsi sebagai tempat penampung, di mana pengguna dapat mengunggah dataset mereka dan menyesuaikan pengaturan. Pilih nama yang mudah diingat untuk model ini agar lebih mudah dirujuk di masa mendatang.
  2. Mengunggah Gambar: Unggah file zip yang berisi gambar pelatihan ke model yang baru dibuat di Replicate.
  3. Menentukan Kata Pemicu: Kata pemicu adalah pengidentifikasi unik yang akan memanggil model spesifik ini. Pilih kata atau frasa yang berbeda dan mudah diingat, seperti "foto_danush" untuk individu tertentu atau "gaya_seni" untuk aplikasi kreatif.

Menetapkan Parameter Pelatihan

Durasi pelatihan tergantung pada jumlah langkah dan daya komputasi yang tersedia:

  • Jumlah Langkah: Untuk mencapai hasil yang seimbang dan aman, disarankan untuk melatih model selama 1.500–2.000 langkah. Dengan 2.000 langkah, prosesnya memakan waktu sekitar 45 menit menggunakan GPU H100. Memilih langkah yang lebih sedikit, seperti 1.200 atau 1.500, dapat mengurangi waktu dan biaya pelatihan.
  • Auto-Captioning: Aktifkan fitur auto-captioning jika dataset keterangan manual tidak tersedia. Ini memastikan bahwa Replicate menghasilkan keterangan untuk gambar yang diunggah.
  • Verifikasi Kata Pemicu: Periksa kembali bahwa kata pemicu diatur dengan benar, karena ini akan mempengaruhi bagaimana model menginterpretasikan dan menghasilkan gambar berdasarkan prompt yang diberikan.

Menyimpan Model di Hugging Face (Opsional tapi Disarankan)

Menyimpan model yang telah dilatih di Model Hub Hugging Face menawarkan banyak manfaat, seperti akses yang lebih mudah dan opsi berbagi:

  1. Buat repositori baru di profil Hugging Face Anda.

2. Hasilkan token izin tulis dan tempelkan ke pengaturan Replicate.

3. Tautkan repositori Hugging Face Anda dengan model yang dilatih dari Replicate.

Pengaturan ini memastikan bahwa model disimpan dengan aman dan mudah diakses untuk penggunaan di masa depan.

3. Inferensi dan Pengujian Model

Menjalankan Model di Berbagai Platform

Setelah model dilatih, pengguna dapat menguji kinerjanya. Meskipun model dapat dijalankan langsung di Replicate, ada platform lain yang menyediakan lingkungan yang lebih fleksibel:

  • Google Colab: Ideal bagi mereka yang akrab dengan pemrograman dan mencari pengaturan yang lebih dapat disesuaikan.
  • Mesin Lokal: Model dapat diunduh dan dijalankan di mesin lokal jika perangkat keras yang diperlukan tersedia.
  • Hugging Face: Model yang disimpan di Hugging Face dapat digunakan sebagai input untuk berbagai platform AI.

Menyesuaikan Kekuatan Lura

Parameter kekuatan Lura menentukan seberapa besar pengaruh model yang disempurnakan terhadap generasi gambar akhir:

  • Kekuatan Lura Tinggi: Menghasilkan output yang sangat mirip dengan gambar pelatihan.
  • Kekuatan Lura Rendah: Menyeimbangkan model dasar dengan model yang disempurnakan, menghasilkan tampilan yang lebih umum.

Disarankan untuk bereksperimen dengan berbagai kekuatan Lura untuk menemukan keseimbangan yang tepat untuk setiap proyek spesifik.

Mengujicoba Model dengan Prompt

Dengan menggunakan kata pemicu yang telah ditentukan, model dapat menghasilkan variasi gambar yang tak terhingga berdasarkan berbagai prompt. Misalnya:

  • Prompt 1: foto_danush sebagai Superman yang terbang di langit
  • Prompt 2: foto profil LinkedIn danush, foto profesional, kualitas DSLR

Model FluxAI unggul dalam mengikuti prompt sederhana dan menghasilkan gambar berkualitas tinggi bahkan dengan rincian prompt yang minimal.

Kasus Penggunaan Tambahan untuk Model FluxAI

Melatih model FluxAI menawarkan berbagai kasus penggunaan di luar pembuatan potret dasar:

  • Foto Kepala Profesional: Model dapat digunakan untuk menghasilkan serangkaian foto kepala profesional untuk profil bisnis seperti LinkedIn.
  • Proyek Kreatif: Hasilkan gambar bergaya untuk proyek kreatif atau konten media sosial.
  • Transfer Gaya Artistik: Gunakan model untuk mereplikasi berbagai gaya artistik untuk karya seni digital atau tujuan branding.
Catatan: Jika Anda ingin menggunakan FLUX Lora, Pro, Dev, dan Schnell untuk menghasilkan gambar ultra-realistis untuk pekerjaan Anda. Memperkenalkan Anakin Ai, sebuah platform AI All-In-One yang memungkinkan Anda menggunakan setiap model FLUX secara komersial secara gratis.

Kesimpulan

Melatih model AI menggunakan FluxAI adalah proses yang sederhana dan hemat biaya yang membuka kemungkinan tak terbatas untuk menghasilkan gambar yang dipersonalisasi. Dengan sedikit investasi waktu dan uang, pengguna dapat membuat model AI berkualitas tinggi, menyesuaikannya sesuai dengan kebutuhan spesifik, dan menghindari biaya terkait dengan layanan foto profesional.

Panduan rinci ini memberikan semua langkah yang diperlukan untuk membuat model AI khusus, mengujinya dengan berbagai platform, dan menyimpannya dengan aman untuk digunakan di masa depan. Dengan mengikuti proses ini, pengguna dapat melatih model untuk proyek pribadi dan profesional, memastikan mereka memiliki alat yang serbaguna di tangan mereka.

Bagi yang ingin menyelami gambar dan model yang dihasilkan AI, panduan ini berfungsi sebagai sumber komprehensif untuk memulai.

Selamat berlatih!