Курс по тренировке LoRA, часть 2 — тренировка модели | Stable Diffusion

Описание: Это второй урок из курса по тренировке LoRA и генерации набора элементов для дизайна.

В нем мы установим программу для тренировки модели LoRA и обучим свою модель!

🎯YouTube —    / @dmitriy_yiu  

🔥 Telegram-канал о нейросетях и дизайне — https://t.me/ods_ui

🔗 ССЫЛКИ:
Файл с шаблоном для размещения датасета — https://www.figma.com/design/YfkwNlPI...
Скачать программу для обучения LoRA — https://github.com/serpotapov/Kohya_s...
Файл конфигурации — https://drive.google.com/file/d/1AN2H...
Расширение Interrogator — https://github.com/pharmapsychotic/cl...
Набор элементов из видео — https://dprofile.ru/case/79995/40-ele...
Мой личный сайт с кейсами наборов — https://dmitriy-chaplinskiy.ru/

😎 ХАРАКТЕРИСТИКИ МОЕГО ПК:
CPU: Ryzen 5 7600F
GPU: RTX 4090 Inno3d Ichill water cooling
RAM: 32Gb DDR5 6000 Mhz G.Skill Trident Z Neo
Display: ViewSonic vx2781-4k-pro 27 Inch 4K 150 Hz

🔥 ТАЙМКОДЫ:
00:00 — Начало
00:08 — О шаблоне для датасета
00:50 — Скачиваем программу для обучения LoRA
00:58 — Распаковываем программу
01:25 — Создаем папку для размещения датасета
01:46 — Перезагрузка компьютера
02:03 — Повторный запуск веб-интерфейса
02:11 — Разбираемся в функционале
04:35 — Вкладка параметров
06:55 — Папка с датасетом
08:15 — Пример с результатом тренировки
08:30 — Сколько шагов нужно для обучения
08:52 — Создаем текстовое описание для изображений
09:11 — Расширение Clip interrogator
09:57 — Анализируем текстовое описание
11:33 — Как начать обучение модели LoRA
11:51 — Что делать, если возникнут ошибки
12:28 — Как дать название модели
12:33 — Версии моделей после тренировки
13:06 — Примеры моих работ и возможностей нейронок

#neuralnetworks #нейросети #stablediffusion #figma #lora