Как улучшить качество обучения LORA для Stable Diffusion с помощью предварительной подготовки данных?

Чтобы улучшить качество обучения LORA для Stable Diffusion с помощью предварительной подготовки данных, можно следовать таким рекомендациям:

• Использовать высококачественные изображения с хорошей детализацией и разнообразием. dzen.ru Это поможет модели лучше понять и воспроизводить нужные особенности. dzen.ru
• Провести предварительную очистку данных. dzen.ru Нужно удалить размытые или нерелевантные примеры, чтобы избежать некорректных генераций и ускорить процесс обучения. dzen.ru
• Создать текстовые описания к каждой картинке. dzen.ru Это поможет модели лучше понимать сущность и отличительные признаки датасета. dzen.ru Для автоматизации этих этапов можно использовать инструменты, например Croper или Captioner. dzen.ru
• Избегать сильных различий между картинками. dzen.ru Изображения из одной серии дадут более предсказуемую LORA. dzen.ru
• Сохранять разнообразие ракурсов и вариаций. dzen.ru Иначе LORA быстро переучится и начнёт неадекватно пересобирать изображения. dzen.ru

Также для повышения качества генерируемых изображений рекомендуется регулярно обновлять набор данных для обучения модели, проводить регулярный анализ результатов и подстраивать параметры. dtf.ru