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LoRAdo

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Lorado

Prepare conjuntos de dados para kohya_ss (uma interface do usuário para https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.)

Planejamos integrar o treinamento diretamente nesta ferramenta

Introdução
Por que?
Capturas de tela
Características
Introdução com Lorado
Atualizar Lorado
Usando Lorado
Como Lorado funciona
Exemplos de geração

Introdução

Bem -vindo a Lorado. Este kit de ferramentas foi projetado para otimizar o processo de geração de imagens de Loras. Adequado para iniciantes e desenvolvedores experientes, simplifica a criação do conjunto de dados. Inicialmente projetado com retratos em mente, Lorado é adaptável e funciona bem para vários assuntos. Os principais recursos incluem detecção de rosto e ferramentas de corte amigáveis, garantindo um equilíbrio prático entre a experiência e os resultados do usuário.

Com o Lorado, criar conjuntos de dados para treinamento de imagens é direto e eficiente.

Por que?

Queríamos fornecer uma maneira fácil de treinar Loras para diferentes casos de uso. Durante a pesquisa, decidimos construir algumas pequenas funções auxiliares para nos ajudar a reunir imagens e cortá -las, além de criar arquivos de legenda. Esta interface do usuário oferece uma maneira fácil de criar Loras sem pensar demais.

Capturas de tela

A interface do usuário	Ver e configurar imagens
Visualização do projeto	A pasta preparada

Características

Criação do conjunto de dados
Ferramentas de legenda
Criar e editar projetos
Suporte para SDXL e SD-1.5
Ajuste da resolução SDXL ou SD-1.5
Múltiplas resoluções de imagem
Kohya_ss (UI) Criador de configuração
Ferramentas de imagem de regularização (WIP)

Introdução com Lorado

Pré -requisitos:
- Certifique -se de ter node.js (v18.5.0) instalado. Caso contrário, você pode baixá -lo no site oficial do Node.js. (Use um gerenciador de versão do nó) para alternar rapidamente para uma versão diferente.
- Há um problema em aberto com o TensorFlow. Certifique -se de instalar o V18 (não acima). A versão recomendada pode ser encontrada em .nvmrc
- Se houver um problema com o tensorflow, verifique este problema

Clone e instale dependências:

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

Executando o aplicativo:
```
npm run build
npm run start
```
Seu aplicativo agora deve estar em execução em http: // localhost: 3000. Navegue até este URL no seu navegador para explorar a interface do usuário do Lorado.

Atualizar Lorado

Pare de Lorado se já estiver correndo
- Ctrl+C para encerrar o processo no terminal

Atualize o código e as dependências:

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

Execute o aplicativo:
- Execute os comandos como mostrado em executar o aplicativo acima

Usando Lorado

Etapa 1: comece carregando o (s) imagem (s) escolhido (s).
Etapa 2: Deixe o recurso de detecção de rosto de Lorado digitalizar a imagem.
- Se uma face for detectada, o sistema o identifica como um ponto focal potencial para o corte.
- Se nenhuma face for detectada, avalie se a imagem é adequada para suas necessidades.
Etapa 3: adicione legendas às suas imagens diretamente no aplicativo, aprimorando o contexto e o significado de cada um.
Etapa 4: Escolha o seu método de corte:
- Opte pelo corte mínimo, encontrando a resolução mais adequada com base na proporção original, enquanto ainda considera o ponto focal detectado.
- Ou, gerar 9 culturas compatíveis com SDXL (3 SD-1.5, respectivamente) para cada imagem.
Etapa 5: com um único clique em "Prepare", transforme suas imagens com curadoria em um conjunto de dados, compatíveis com kohya_ss.
Etapa 6: Navegue até a pasta de treinamento:
- Todo conjunto de dados aqui vem com seu próprio arquivo config.json .
- Essas configurações são iniciadas para integração no kohya_ss.

Como Lorado funciona

No coração de Lorado está a intenção de simplificar o complexo.

Otimização da imagem: comece com qualquer imagem. Lorado o cultiva inteligente para se ajustar à resolução SDXL ideal. Para imagens com rostos, eles se tornam o ponto focal, garantindo o melhor resultado visual. Sem rosto? Não se preocupe, nós colocamos perfeitamente.
Múltiplas resoluções: além do padrão, você tem a opção de gerar imagens em todas as 9 resoluções SDXL, como uma tentativa de aumentar a flexibilidade sem comprometer a qualidade.
Configuração facilitada: o Lorado gera um arquivo de configuração adaptado para kohya_ss. Depois que seu projeto estiver definido, integrá -lo com Kohya_SS é uma brisa. Basta carregar a configuração na guia Lora e você está pronto para começar a treinar. E, se desejar, o Kohya_SS oferece opções de configuração mais granulares.

Embora nossa abordagem seja guiada por uma forte opinião sobre usabilidade, ela ainda deixa espaço para personalização. À medida que evoluímos, espere configurabilidade aprimorada. Mas tenha certeza, a simplicidade sempre será nossa estrela orientadora, garantindo que a interação com Lorado permaneça intuitiva.

Exemplo de imagens via @anamnese33

Imagem	Link
	https://unsplash.com/photos/mqcykihgfao
	https://unsplash.com/photos/06tuqm7rsp4
	https://unsplash.com/photos/aujhl146mby
	https://unsplash.com/photos/8owttyqn47i

Esta ferramenta fornece uma configuração e abordagem opinativas para o treinamento de Loras flexíveis. Estamos constantemente pesquisando para melhorar as configurações padrão fornecidas por esta ferramenta. A configuração avançada (detalhada) está planejada para lançamentos futuros.

Exemplos de geração

Esses exemplos foram gerados a partir de uma Lora, treinados em um conjunto de dados que foi preparado com esta ferramenta/abordagem

Feedback e suporte: encontrou um problema ou tem uma sugestão? Junte -se à nossa comunidade Discord ou abra um problema no Github. Gostaríamos muito de ouvir de você!