Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào để tạo ra những hình ảnh được tạo ra bởi AI giống hệt như bạn hoặc người mà bạn biết không? Nếu chỉ tốn chưa đến 5 đô la thì sao? Với sức mạnh của FluxAI, giờ đây bạn có thể xây dựng một mô hình cá nhân hóa có thể tạo ra những hình ảnh tuyệt đẹp, sống động chỉ với vài cú nhấp chuột. Hướng dẫn này là tài liệu hướng dẫn hoàn chỉnh, không rườm rà để biến đổi những bức ảnh của bạn thành một mô hình AI mà bạn hoàn toàn kiểm soát.
Vào cuối hướng dẫn từng bước này, bạn sẽ có thể đào tạo một mô hình từ đầu trong ba giai đoạn dễ dàng: tạo bộ dữ liệu, tinh chỉnh nó và thực hiện suy luận cuối cùng. Dù bạn muốn tạo những bức chân dung chuyên nghiệp hay chỉ muốn thử nghiệm với nghệ thuật do AI tạo ra, hướng dẫn này sẽ đưa bạn đi qua toàn bộ quá trình, sử dụng Bộ công cụ Oostris AI Lora trên Replicate.
Lưu ý: Nếu bạn muốn sử dụng FLUX Lora, Pro, Dev, và Schnell để tạo ra những hình ảnh siêu thực cho công việc của bạn, tôi đã tìm thấy một trang web tuyệt vời. Giới thiệu Anakin Ai, một nền tảng AI All-In-One cho phép bạn sử dụng mọi mô hình FLUX một cách thương mại miễn phí.
Bước đầu tiên trong việc đào tạo một mô hình FluxAI là lắp ráp một bộ hình ảnh toàn diện. Chất lượng và sự đa dạng của những hình ảnh này đóng vai trò quan trọng trong việc định hình mức độ hiệu quả của mô hình.
Dựa trên các thử nghiệm rộng rãi và phản hồi từ cộng đồng AI trên mạng, mô hình Flux Lura hoạt động tốt với chỉ 10 hình ảnh. Tuy nhiên, được khuyến nghị không sử dụng quá 15 hình ảnh để tránh sự không nhất quán trong đầu ra.
Bao gồm nhiều loại tư thế, góc độ và nền khác nhau. Điều này giúp mô hình ghi lại nhiều đặc điểm khác nhau và nâng cao chất lượng đầu ra cuối cùng.
Đảm bảo không có các yếu tố lặp đi lặp lại hoặc độc nhất trong các hình ảnh, chẳng hạn như phụ kiện hoặc đạo cụ cụ thể. Những điều này có thể gây ra thành kiến không mong muốn trong quá trình đào tạo. Ví dụ, việc sử dụng hình ảnh mà chủ thể luôn đeo cùng một kính mắt có thể khiến mô hình bị nhầm lẫn.
Sau khi thu thập các hình ảnh, hãy lưu chúng trong một thư mục và nén chúng thành một tệp zip. Tệp nén này sẽ được sử dụng làm bộ dữ liệu đào tạo cho mô hình.
Đối với những ai muốn có kết quả tốt hơn, việc tạo một bộ dữ liệu chú thích cho mỗi hình ảnh có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình. Ví dụ, nếu một hình ảnh mô tả một người đứng dưới cây, chú thích có thể là "Một người đứng dưới cây". Những chú thích này nên được lưu trong tệp .txt. Tuy nhiên, nếu bỏ qua bước này, giao diện của Replicate có thể tự động tạo chú thích.
Thời gian đào tạo phụ thuộc vào số bước và sức mạnh tính toán có sẵn:
Lưu mô hình đã đào tạo trên Model Hub của Hugging Face mang lại nhiều lợi ích, chẳng hạn như dễ dàng truy cập và chia sẻ:
2. Tạo một token quyền viết và sao chép nó vào cài đặt của Replicate.
3. Liên kết kho Hugging Face của bạn với mô hình đã đào tạo từ Replicate.
Cấu hình này đảm bảo rằng mô hình được lưu trữ an toàn và dễ dàng truy cập cho việc sử dụng trong tương lai.
Khi mô hình đã được đào tạo, người dùng có thể kiểm tra hiệu suất của nó. Mặc dù mô hình có thể chạy trực tiếp trên Replicate, còn có nhiều nền tảng khác cung cấp môi trường linh hoạt hơn:
Tham số sức mạnh Lura xác định mức độ ảnh hưởng của mô hình đã được tinh chỉnh đối với việc tạo hình ảnh cuối cùng:
Được khuyến nghị thử nghiệm với các mức sức mạnh Lura khác nhau để tìm ra sự cân bằng phù hợp cho từng dự án cụ thể.
Sử dụng từ khóa kích hoạt đã định nghĩa, mô hình có thể tạo ra vô số biến thể hình ảnh dựa trên các gợi ý khác nhau. Ví dụ:
Mô hình FluxAI xuất sắc trong việc tuân thủ các gợi ý đơn giản và tạo ra hình ảnh chất lượng cao ngay cả với các chi tiết gợi ý tối thiểu.
Việc đào tạo một mô hình FluxAI cung cấp nhiều trường hợp sử dụng ngoài việc tạo chân dung cơ bản:
Lưu ý: Nếu bạn muốn sử dụng FLUX Lora, Pro, Dev, và Schnell để tạo ra những hình ảnh siêu thực cho công việc của bạn. Giới thiệu Anakin Ai, một nền tảng AI All-In-One cho phép bạn sử dụng mọi mô hình FLUX một cách thương mại miễn phí.
Đào tạo một mô hình AI bằng cách sử dụng FluxAI là một quá trình đơn giản và tiết kiệm, mở ra vô hạn khả năng cho việc tạo hình ảnh cá nhân hóa. Với một khoản đầu tư tối thiểu về thời gian và tiền bạc, người dùng có thể tạo ra các mô hình AI chất lượng cao, tùy chỉnh chúng theo nhu cầu cụ thể và tránh các chi phí liên quan đến dịch vụ chụp ảnh chuyên nghiệp.
Hướng dẫn chi tiết này cung cấp tất cả các bước cần thiết để tạo một mô hình AI tùy chỉnh, kiểm tra nó trên nhiều nền tảng khác nhau và lưu nó một cách an toàn cho việc sử dụng trong tương lai. Bằng cách làm theo quy trình này, người dùng có thể đào tạo các mô hình cho cả các dự án cá nhân và chuyên nghiệp, đảm bảo rằng họ có một công cụ linh hoạt ở trong tay.
Đối với những ai muốn khám phá các hình ảnh và mô hình do AI tạo ra, hướng dẫn này sẽ là một tài nguyên toàn diện để bắt đầu.
Chúc bạn đào tạo thành công!
