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LoRAdo

AI 소스 코드

1.0.0

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로라도

kohya_ss에 대한 데이터 세트 준비 (https://github.com/kohya-ss/sd-scripts의 UI.)

우리는 교육을이 도구에 직접 통합 할 계획입니다

소개
왜?
스크린 샷
특징
Lorado를 시작하는 것
Lorado를 업데이트하십시오
Lorado 사용
Lorado의 작동 방식
세대 예

소개

로라도에 오신 것을 환영합니다. 이 툴킷은 Loras 이미지 생성 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다. 초보자와 숙련 된 개발자 모두에게 적합한 데이터 세트 생성을 단순화합니다. 초기에 초상화를 염두에두고 디자인 된 Lorado는 적응력이 뛰어나며 다양한 주제에 적합합니다. 주요 기능으로는 얼굴 감지 및 사용자 친화적 인 자르기 도구가 포함되어 사용자 경험과 결과 간의 실질적인 균형을 보장합니다.

Lorado를 사용하면 이미지 교육을위한 데이터 세트를 만드는 것이 간단하고 효율적입니다.

왜?

우리는 다양한 사용 사례를 위해 Loras를 훈련시키는 쉬운 방법을 제공하고 싶었습니다. 연구 기간 동안, 우리는 이미지를 수집하고 자르고 캡션 파일을 만드는 데 도움이되는 몇 가지 작은 도우미 기능을 구축하기로 결정했습니다. 이 UI는 Loras를 지나치게 생각하지 않고 쉽게 만들 수있는 방법을 제공합니다.

스크린 샷

사용자 인터페이스	이미지를보고 구성합니다
프로젝트보기	준비된 폴더

특징

데이터 세트 생성
캡션 도구
프로젝트를 만들고 편집합니다
SDXL 및 SD-1.5에 대한 지원
SDXL 또는 SD-1.5 해상도 조정
여러 이미지 해상도
Kohya_SS (UI) 구성 제작자
정규화 이미지 도구 (WIP)

Lorado를 시작하는 것

전제 조건 :
- node.js (v18.5.0) 가 설치되어 있는지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 Node.js 공식 사이트에서 다운로드 할 수 있습니다. (노드 버전 관리자 사용)를 사용하여 다른 버전으로 빠르게 전환하십시오.
- Tensorflow에는 열린 문제가 있습니다. v18을 설치하십시오 (위가 아님). 권장 버전은 .NVMRC에서 찾을 수 있습니다
- Tensorflow에 문제가있는 경우이 문제를 확인하십시오.

복제 및 설치 종속성 :

git clone https://github.com/failfa-st/LoRAdo.git
cd LoRAdo
npm install

앱 실행 :
```
npm run build
npm run start
```
앱은 이제 http : // localhost : 3000에서 실행됩니다. Lorado UI를 탐색하려면 브라우저 의이 URL로 이동하십시오.

Lorado를 업데이트하십시오

Lorado가 이미 실행중인 경우 중지하십시오
- ctrl+c 터미널에서 프로세스를 종료합니다

코드 및 종속성 업데이트 :

git fetch origin
git reset --hard origin/main
npm install

앱 실행 :
- 위의 앱 실행 중에 표시된대로 명령을 실행하십시오.

Lorado 사용

1 단계 : 선택한 이미지를 업로드하여 시작하십시오.
2 단계 : Lorado의 얼굴 감지 기능이 이미지를 스캔하도록합니다.
- 얼굴이 감지되면 시스템은이를 자르기의 잠재적 초점으로 식별합니다.
- 면이 감지되지 않으면 이미지가 필요에 적합한 지 평가하십시오.
3 단계 : 앱 내에서 직접 이미지에 캡션을 추가하여 각각의 컨텍스트와 의미를 향상시킵니다.
4 단계 : 자르기 방법을 선택하십시오.
- 원래 종횡비를 기준으로 가장 적합한 해상도를 찾아 최소한의 자르기를 선택하면서 여전히 감지 된 초점을 고려하십시오.
- 또는 각 이미지에 대해 9 SDXL (각각 3 SD-1.5) 호환 작물을 생성하십시오.
5 단계 : "준비"를 한 번 클릭하면 선별 된 이미지를 Kohya_SS와 호환되는 데이터 세트로 변환하십시오.
6 단계 : 교육 폴더로 이동 :
- 여기의 모든 데이터 세트에는 자체 config.json 파일이 제공됩니다.
- 이러한 구성은 Kohya_SS 로의 통합을 위해 프라이밍됩니다.

Lorado의 작동 방식

로라도의 중심에는 단지를 단순화하려는 의도가 있습니다.

이미지 최적화 : 이미지로 시작하십시오. Lorado는 이상적인 SDXL 해상도에 맞게 자리 잡습니다. 얼굴이있는 이미지의 경우 초점이되어 최상의 시각적 결과를 보장합니다. 얼굴없이? 걱정하지 마십시오. 우리는 그것을 완벽하게 중앙 크로프합니다.
다중 해상도 : 기본값 이외에도 품질을 손상시키지 않고 유연성을 높이기위한 시도로 9 개의 SDXL 해상도에서 이미지를 생성 할 수있는 옵션이 있습니다.
구성이 쉬운 구성 : Lorado는 Kohya_SS에 맞게 조정 된 구성 파일을 생성합니다. 프로젝트가 설정되면 Kohya_SS와 통합하는 것은 산들 바람입니다. LORA 탭 아래에 구성을로드하면 교육을 시작하도록 설정되어 있습니다. 원한다면 Kohya_SS는보다 세분화 된 구성 옵션을 제공합니다.

우리의 접근 방식은 유용성에 대한 강력한 의견에 의해 인도되지만 여전히 사용자 정의의 여지가 남습니다. 우리가 진화함에 따라, 향상된 구성 가능성을 기대하십시오. 그러나 안심하십시오. 단순성은 항상 우리의 안내 스타가 될 것이며, 로라도와의 상호 작용이 직관적으로 유지되도록합니다.

@anamnesis33을 통한 이미지 예제

영상	링크
	https://unsplash.com/photos/mqcykihgfao
	https://unsplash.com/photos/06tuqm7rsp4
	https://unsplash.com/photos/aujhl146mby
	https://unsplash.com/photos/8owttyqn47i