LoRA-модель на заказ! Продвинутый курс, полный цикл обучения от генерации изображений до обучения модели

Кому подходит этот курс?

Проще говоря, если вы уже прошли начальный этап AI-генерации изображений и хотите продвинуться дальше, обладая способностью «кастомизации», то содержание этого курса должно точно соответствовать вашим потребностям.

Структура курса

Мы начнем с самых базовых понятий и доведем вас до полной практической тренировки, каждый шаг с четкими объяснениями и демонстрациями.

Глава 1: Понимание ключевых концепций

01 Что такое LoRA?
Не спешите действовать, сначала разберитесь, что такое LoRA-модель по своей сути и почему она позволяет тонко настраивать стиль — это определит подход ко всем вашим дальнейшим действиям.

Глава 2: Освоение базовой логики и процесса

02 Базовая логика SD и основной процесс обучения LoRA
Поймите принцип работы Stable Diffusion и стандартный процесс обучения LoRA-модели, чтобы иметь общую картину.

Глава 3: Подготовка к обучению — обработка материалов

03 Как собирать и обрабатывать материалы?
Качество обучения наполовину зависит от материалов. Научитесь целенаправленно собирать материалы и эффективно их предварительно обрабатывать.

04 Как делать точную разметку?
Разметка материалов (Tag) — ключевой этап обучения. Как размечать точнее и лучше передать модели ваши намерения? Здесь есть подробные методы.

Глава 4: Ядро обучения — параметры и техники

05 Важные параметры обучения LoRA и их взаимосвязи
Скорость обучения, количество шагов, размерность сети… Что означают эти параметры? Как они влияют друг на друга? Настройка параметров больше не relies on мистику.

06 Слои LoRA и методы сохранения
Изучите слоистую структуру моделей LoRA и то, как правильно сохранять и вызывать модели на разных этапах обучения для удобства дальнейшего использования и настройки.

Глава 5: Продвинутые техники — дополнительный материал

07 Дополнительный материал — что такое регуляризация?
Регуляризация (Regularization) — важная техника предотвращения переобучения модели; в этой части доступно объясняется её роль и способы применения.

08 Дополнительный материал — метод копирования, метод извлечения различий, метод мусора
Проверенные практические приёмы и небольшие методы обучения, распространённые в сообществе, которые помогут повысить эффективность обучения вных сценариях.

Глава 6: Практика и обобщение опыта

09 Заключение — опыт и мысли по обучению LoRA
Делюсь негласным опытом и наблюдениями, накопленными в процессе обучения, которые помогут избежать типичных ошибок в и действиях.

10 Обучение вашей 3D-модели новогоднего IP с нуля
На конкретном примере (например, обучение 3D-IP новогоднего талисмана) мы полностью пройдём весь процесс обучения от начала до конца, связывая все ранее полученные знания.