Что важно учитывать при обучении собственной модели Stable Diffusion?

При обучении собственной модели Stable Diffusion важно учитывать несколько аспектов:

• Сбор данных для обучения. 1 Для обучения модели необходимы изображения и их описания. 1 При выборе изображений нужно учитывать разнообразие набора данных. 1 Модель должна учиться на разных примерах. 1 Описания также важны: они должны быть краткими и чёткими, предоставлять релевантную информацию об изображении. 1
• Качество изображений. 1 Для обучения нужно использовать чёткие и хорошо освещённые изображения высокого качества. 1
• Размер набора данных. 1 Чем больше набор данных, тем лучше результаты. 1 Для начала можно использовать хотя бы несколько сотен изображений. 1
• Настройка среды обучения. 1 Для обучения моделей искусственного интеллекта требуется специальное программное и аппаратное обеспечение. 1 Есть два основных варианта: облачные вычисления и локальная машина. 1
• Выбор предобученной модели. 1 Можно использовать готовые модели и настроить их с помощью собственного набора данных. 1 Этот подход экономит время и ресурсы, позволяя сосредоточиться на других важных аспектах проекта. 1
• Использование дополнительных моделей. 3 Например, Lora, которые влияют на стилистику изображения. 3 Lora обычно используются при обучении модели Stable Diffusion, чтобы создавать более управляемый результат. 3