Генератор персонажей видеоигр ИИ
Обзор
Этот проект использует силу стабильной диффузии, Dreambooth и Lora Technologies для создания высоко настраиваемых и уникальных персонажей видеоигр. Эта система помогает креативникам в создании подробных изображений персонажа, повышении творчества и предлагает огромный спектр возможностей дизайна персонажа.
Функции
- Построение индивидуальных символов : Создайте персонажей видеоигр с уникальными визуальными чертами и атрибутами.
- Усовершенствованная точная настройка : использует Dreambooth и Lora для точной настройки и улучшения модели.
- Высокая гибкость : подходит для широкого спектра игр и стилей персонажей.
Технические детали
Технологический стек
- Стабильная диффузия : для генерации изображений базового символа.
- Dreambooth : Для точной настройки модели общего назначения для распознавания и генерации новых конкретных персонажей.
- LORA (Низкая ранга адаптация) : применяется для легкой и эффективной точной настройки модели, сосредоточив внимание на улучшении конкретных аспектов сгенерированных символов.
Набор данных
Набор данных состоит из 31 800 изображений, собранных из 12 различных видеоигр, с глубокой маркировкой с использованием таких инструментов, как Deepdanbooru и Blip для точной классификации атрибутов.
Модель архитектура
- Базовая модель : стабильная диффузия v1.5, генерируя подробные базовые изображения.
- Адаптация Dreambooth : повышает способность модели генерировать новые, конкретные персонажи, не теряя общих возможностей.
- Адаптация LORA : обеспечивает целевые улучшения с минимальными вычислительными ресурсами, подходящими для отдельных символов.
Установка
git clone https://github.com/VaradhKaushik/Ai-character-generation.git
cd Ai-character-generation
pip install -r requirements.txt
Будущая область
- Следующий шаг - попробовать разные модели с этим подходом.
- Настраивайте модель на наборе данных высокого разрешения.
- Comibne Lora и наша тренированная модель Dreambooth.
- Попробуйте стиль обучения, одежду, концепцию лора и сравнить результаты.
- Исследуйте использование Lycoris для модели точной настройки.
Ссылки
- 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
Члены команды
Александр Сельджук, Варад Каушик, Гириш Адари Кумар
