الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

مولد أحرف ألعاب الفيديو من الذكاء الاصطناعي

ملخص

هذا المشروع يسخر قوة الانتشار المستقر ، Dreambooth ، و Lora Technologies لإنشاء شخصيات ألعاب فيديو قابلة للتخصيص للغاية. يساعد هذا النظام على التصميمات في توليد صور مفصلة بين الأحرف ، وتعزيز الإبداع وتقديم مجموعة واسعة من إمكانيات تصميم الأحرف.

سمات

  • توليد الأحرف المخصصة : قم بإنشاء أحرف ألعاب فيديو ذات سمات وسمات مرئية فريدة.
  • النقل المتقدم المتقدم : يستخدم Dreambooth و Lora لضبط النموذج الدقيق والتحسين.
  • مرونة عالية : مناسبة لمجموعة واسعة من الألعاب وأنماط الشخصيات.

التفاصيل الفنية

كومة التكنولوجيا

  • انتشار مستقر : لتوليد صورة الحرف الأساسية.
  • Dreambooth : من أجل صياغة النموذج للأغراض العامة للتعرف على وإنشاء شخصيات محددة جديدة.
  • LORA (التكيف المنخفض في المرتبة) : تم تطبيقه على صقل النموذج الخفيف والفعال ، مع التركيز على تعزيز جوانب محددة من الشخصيات التي تم إنشاؤها.

مجموعة البيانات

تتكون مجموعة البيانات من 31،800 صورة تم جمعها من 12 لعبة فيديو مختلفة ، مع وضع علامات عميقة باستخدام أدوات مثل Deepdanbooru و Blip لتصنيف السمات الدقيقة.

النموذج العمارة

  • النموذج الأساسي : الانتشار المستقر V1.5 ، وإنشاء صور أساسية مفصلة.
  • Dreambooth Adaptation : يعزز قدرة النموذج على توليد شخصيات جديدة ومحددة دون فقدان القدرات العامة.
  • تكيف Lora : يوفر تحسينات مستهدفة مع الحد الأدنى من الموارد الحسابية ، ومناسبة لتحسينات الأحرف الفردية.

تثبيت 

git clone https://github.com/VaradhKaushik/Ai-character-generation.git
cd Ai-character-generation
pip install -r requirements.txt

النطاق المستقبلي

  • والخطوة التالية هي تجربة نماذج مختلفة مع هذا النهج.
  • صقل النموذج على مجموعة بيانات عالية الدقة.
  • كومبني لورا ونموذجنا المدربين.
  • جرب أسلوب التدريب والملابس والمفهوم لوراس ومقارنة النتائج.
  • استكشف استخدام Lycoris لضبط النموذج.

مراجع

  • https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5
  • https://github.com/shivamshrirao/diffusers/tree/main/examples/dreambooth
  • https://huggingface.co/blog/stable_diffusion
  • https://huggingface.co/docs/diffusers/training/lora؟installation=pytorch
  • https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/text_to_image
  • https://civitai.com/models/4468؟modelversionid=57618
  • https://github.com/automatic1111/stable-diffusion-webui
  • https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32
  • https://github.com/kichangkim/deepdanbooru

أعضاء الفريق

ألكساندر سيلجوك ، فاراد كاوشيك ، جيريش أدوري كومار

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل