LoRAdo скачать - скачать исходный код LoRAdo

LoRAdo

AI Исходный код

1.0.0

Скачать

Лорадо

Подготовьте наборы данных для kohya_ss (пользовательский интерфейс для https://github.com/kohya-ss/sd-cripts.)

Мы планируем интегрировать обучение непосредственно в этот инструмент

Вступление
Почему?
Скриншоты
Функции
Начало работы с Лорадо
Обновление Lorado
Используя Лорадо
Как работает Лорадо
Примеры поколения

Вступление

Добро пожаловать в Лорадо. Этот инструментарий предназначен для оптимизации процесса генерации изображений Loras. Подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков, он упрощает создание наборов данных. Первоначально разработанный с учетом портретов, Лорадо адаптируется и хорошо работает для различных предметов. Ключевые функции включают в себя обнаружение лица и удобные для пользователя инструменты обрезки, обеспечивая практическое баланс между пользовательским опытом и результатами.

С Lorado создание наборов данных для обучения изображений является простым и эффективным.

Почему?

Мы хотели предоставить простой способ обучения Лораса для различных вариантов использования. Во время исследований мы решили создать несколько небольших вспомогательных функций, чтобы помочь нам собрать изображения и обрезать их, а также создать файлы подписи. Этот пользовательский интерфейс предлагает простой способ создать лора, не проводя его.

Скриншоты

Пользовательский интерфейс	Просмотреть и настраивать изображения
Проект вид	Подготовленная папка

Функции

Создание набора данных
Подпись инструментов
Создать и редактировать проекты
Поддержка SDXL и SD-1.5
Регулировка разрешения SDXL или SD-1.5
Несколько разрешений изображения
COHYA_SS (UI) Создатель конфигурации
Инструменты изображения регуляризации (WIP)

Начало работы с Лорадо

Предварительные условия:
- Убедитесь, что у вас установлен node.js (v18.5.0) . Если нет, вы можете скачать его с официального сайта Node.js. (Используйте диспетчер версий узла), чтобы быстро переключиться на другую версию.
- Есть открытая проблема с TensorFlow. Пожалуйста, убедитесь, что установите V18 (не выше). Рекомендуемая версия можно найти в .nvmrc
- Если есть проблема с TensorFlow, проверьте эту проблему

Клонировать и установить зависимости:

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

Запуск приложения:
```
npm run build
npm run start
```
Ваше приложение теперь должно работать на http: // localhost: 3000. Перейдите к этому URL -адресу в вашем браузере, чтобы исследовать пользовательский интерфейс Lorado.

Обновление Lorado

Останови Лорадо, если он уже работает
- Ctrl+C для прекращения процесса в терминале

Обновите код и зависимости:

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

Запустите приложение:
- Выполнить команды, как показано при запуске приложения выше

Используя Лорадо

Шаг 1: Начните с загрузки выбранных вами изображений.
Шаг 2: Позвольте обнаружению лица Лорадо осмотреть изображение.
- Если лицо обнаружено, система идентифицирует его как потенциальный фокус для обрезки.
- Если не обнаружено лица, оцените, подходит ли изображение для ваших потребностей.
Шаг 3: Добавьте подписи к своим изображениям непосредственно в приложении, улучшая контекст и значение каждого.
Шаг 4: Выберите метод обрезки:
- Выберите минимальное обрезку, найдя наиболее подходящее разрешение на основе исходного соотношения сторон, при этом рассматривая обнаруженный фокус.
- Или генерируйте 9 SDXL (3 SD-1,5 соответственно) совместимые культуры для каждого изображения.
Шаг 5: С одним нажмите «Подготовка» преобразовать кураторские изображения в набор данных, совместимый с kohya_ss.
Шаг 6: Перейдите к учебной папке:
- Каждый набор данных здесь поставляется с собственным файлом config.json .
- Эти конфигурации заправлены для интеграции в kohya_ss.

Как работает Лорадо

В основе Лорадо лежит намерение упростить комплекс.

Оптимизация изображения: начните с любого изображения. Лорадо умно разбуждает его, чтобы соответствовать идеальному разрешению SDXL. Для изображений с лицами они становятся центром, обеспечивая лучший визуальный результат. Без лица? Не беспокойтесь, мы отлично это заправляем.
Несколько разрешений: помимо по умолчанию, у вас есть возможность генерировать изображения во всех 9 разрешениях SDXL, как попытка повысить гибкость без ущерба для качества.
Конфигурация сделана простой: Lorado генерирует файл конфигурации, адаптированный для kohya_ss. Как только ваш проект будет установлен, интеграция его с Kohya_SS - это бриз. Просто загрузите конфигурацию на вкладке Lora, и все готово для начала обучения. И если вы хотите, Kohya_SS предлагает более детальные варианты конфигурации.

В то время как наш подход основан на твердом мнении о удобстве использования, он все еще оставляет место для настройки. По мере развития мы ожидайте повышенной конфигурации. Но будьте уверены, простота всегда будет нашей руководящей звездой, гарантируя, что взаимодействие с Лорадо оставалось интуитивно понятным.

Пример изображений через @anamnesis33

Изображение	Связь
	https://unsplash.com/photos/mqcykihgfao
	https://unsplash.com/photos/06tuqm7rsp4
	https://unsplash.com/photos/aujhl146mby
	https://unsplash.com/photos/8owttyqn47i

Этот инструмент обеспечивает самоуверенную конфигурацию и подход к обучению гибкому лорасу. Мы постоянно исследуем для улучшения настроек по умолчанию, предоставленным этим инструментом. Расширенная (подробная) конфигурация запланирована для будущих выпусков.

Примеры поколения

Эти примеры были получены из LORA, обученные набору данных, который был подготовлен с помощью этого инструмента/подхода

Обратная связь и поддержка: столкнулись с проблемой или предложили? Присоединяйтесь к нашему сообществу Discord или откройте проблему на GitHub. Мы хотели бы услышать от вас!