Yüzünüzü kalbinizin arzu ettiği herhangi bir şeye yapıştırmak için adım adım öğreticimizi izleyin.
 |
| Hiç süper kahraman olmak istedin mi? Size nasıl olduğunu göstereceğiz. |
Şimdiye kadar, Midjourney ve Stable Diffusion gibi metin girişini saniyeler içinde görüntülere çeviren üretken yapay zeka teknolojileri hakkında çok şey okudunuz. Benim gibiyseniz, yüzünüzü Mona Lisa veya Kaptan Amerika'ya tokatlamak için bu teknolojiyi nasıl kullanabileceğinizi hemen merak ettiniz. Sonuçta, kim Amerika'nın kıçı olmak istemez ki?
Bir şeylere yüz verme konusunda uzun bir geçmişim var. Önceden, bunu yapmak, doğru açı ve ifadeye sahip bir resim bulma veya çekme ve ardından yüzümü orijinaline aşılamak için Photoshop kullanma gibi zahmetli bir süreçti. Sonuçların çılgınca ama değerli olduğunu düşünsem de, süreç çok zaman gerektiriyordu. Ancak Stable Diffusion ve Dreambooth ile artık yüzümde bir model çalıştırabiliyorum ve sonra onu garip kalbimin arzu ettiği herhangi bir şeye yapıştırabiliyorum.
Bu izlenecek yolda, Stable Diffusion'ı bilgisayarınıza yerel olarak nasıl kuracağınızı, yüzünüzde Dreambooth'u nasıl çalıştıracağınızı ve o kadar çok kendi fotoğrafınızı oluşturacağınızı göstereceğim ki sonunda arkadaşlarınız ve aileniz saçma sapan fotoğraf selini durdurmanızı engelleyecek. Tüm süreç, baştan sona yaklaşık iki saat sürecek ve zamanın büyük bir kısmı, resimleriniz üzerinde eğitilirken bir Google Colab not defterine bakıcılık yapmak için harcanacak.
Başlamadan önce birkaç not:
Sistem özellikleri
Bu izlenecek yol için, 12 GB VRAM'e sahip bir Nvidia 3080Ti'ye sahip bir Windows bilgisayarda çalışıyorum. Stable Diffusion'ı çalıştırmak için en az 4 GB video RAM'e sahip bir Nvidia grafik kartınız olmalıdır. Stable Diffusion, Linux sistemlerinde, M1 veya M2 yongası olan Mac'lerde ve AMD GPU'larda çalışabilir ve yalnızca CPU kullanarak görüntüler oluşturabilirsiniz. Bu yöntemler biraz kurcalama gerektirir, bu nedenle bu izlenecek yolun amaçları doğrultusunda, Nvidia GPU'lu bir Windows makinesi tercih edilir.
Etik kaygılar
Kararlı Difüzyon gibi üretken görüntü programları söz konusu olduğunda, kabul etmem gerektiğini düşündüğüm etik kaygılar var. Stable Diffusion'ı eğitmek için kullanılan verilerin nasıl toplandığı ve programı bir sanatçının eseri üzerinde izni olmadan eğitmenin etik olup olmadığıyla ilgili geçerli sorular var. Bu izlenecek yolun kapsamı dışında kalan büyük bir konudur. Şahsen, hızlı karakter eskizleri oluşturmama yardımcı olması için bir yazar olarak Stable Diffusion kullanıyorum ve bu, sürecimin paha biçilmez bir parçası haline geldi. Bununla birlikte, en azından etik ikilemleri çözene ve sömürülmüş olabilecek sanatçıları nasıl tazmin edeceğimize karar verene kadar, Stable Diffusion tarafından yaratılan çalışmanın ticarileştirilmesi gerektiğini düşünmüyorum. Ve şimdilik, Stable Difusion'ın yalnızca kişisel kullanım için kalması gerektiğini düşünüyorum.
Son olarak, Stable Diffusion gibi teknolojiler aynı anda hem heyecan verici hem de ürkütücü. Heyecan verici çünkü benim gibi anaokulunda parmak boyalarıyla sanatsal olarak zirveye ulaşmış insanlara hayal ettiğim görüntüleri yaratma yeteneği veriyor. Ancak ürkütücü çünkü insanların hayatlarını mahvetme potansiyeline sahip, ürkütücü derecede gerçekçi propaganda ve derin sahtekarlıklar yaratmak için kullanılabilir. Bu nedenle, Kararlı Difüzyonu yalnızca kendinizin veya size onay vermiş birinin fotoğrafları üzerinde eğitmelisiniz. Dönem.
Şimdi, bunu yapmaya kim hazır?
Stable Difusion'ı yükleme ve kullanma
Stable Diffusion'ı yerel olarak çalıştırmak için kullanabileceğiniz birkaç program vardır. Bu izlenecek yol için, kurulum kolaylığı ve her zaman en son sürüme sahip olmanızı sağlamak için otomatik güncelleme işlevine sahip olması nedeniyle Easy Diffusion'ı (eski adıyla Stable Diffusion UI) seçtim. InvokeAI veya Automatic1111 gibi farklı ve daha özelleştirilebilir deneyimler sunan başka kurulumlar da vardır, ancak Easy Diffusion kullanıcı dostudur ve kurulumu çok kolaydır, bu da onu başlamak için mükemmel bir yer yapar.
Yükleyiciyi almak için buraya gidin ve sizi indirme sayfasına götürecek olan "İndir"e tıklayın. Oradan, "Windows için İndir" bağlantısını tıklayın. Bunu yaptığında "stable-diffusion-ui-windows" adlı bir zip dosyası indirilir.
Bu dosyaya sağ tıklayın ve dosyaları çıkartın. Artık "stable-diffusion-ui-windows" adlı bir klasörünüz olmalıdır. Bu klasöre gidin ve "stable-diffusion-ui" adlı alt klasörü bulun. Bu klasörü sabit sürücünüzün kök düzeyine taşıyın.
İdeal olarak, bunu C: sürücünüzün kök düzeyine yerleştirmelisiniz. Bununla birlikte, görüntü oluşturmanın çok yer kaplayabileceğini unutmayın, bu nedenle alan sınırlıysa, kök düzeyinde bulunduğu sürece bunu ikincil bir sürücüye kurabilirsiniz.
Klasörü taşıdıktan sonra, içine gidin ve "Stable Diffusion UI'yi Başlat" adlı Komut Denetimi dosyasını bulun. Çift tıklayın. Programın bilinmeyen bir yayıncıdan geldiğini bildiren bir güvenlik uyarısı penceresi göreceksiniz. Açıkçası, bilgisayarınıza ne indirip yüklediğinize dikkat etmelisiniz. Bir süredir Easy Diffusion'ı sorunsuz çalıştırıyorum. Hazır olduğunuzda kutunun işaretini kaldırın ve "Çalıştır"ı tıklayın.
Bu noktada, bir Windows komut satırı penceresi açılacak ve yükleme işlemi başlayacaktır. Kurulum, İnternet bağlantınızın hızına bağlı olarak 10 ila 30 dakika sürebileceğinden, sandviç yapmak veya banyoya koşmak için iyi bir zaman. Easy Diffusion'ın güzelliği ve kurulumun biraz uzun sürmesinin nedeni, görüntüleri oluşturmak için kullanacağınız model de dahil olmak üzere ihtiyacınız olan her şeyi indirmesidir. Easy Diffusion, Stability AI'dan 1.4 model sürümü yüklü olarak gelir. Stability AI'dan birkaç resmi model ve Stable Diffusion topluluğu tarafından yapılmış bir sürü özel model olmak üzere çok sayıda model var ve yazılıma alıştığınızda bunlara göz atmanızı tavsiye ederim. Bu izlenecek yolun amaçları için 1.4 modeli yeterlidir.
Farklı modelleri keşfetmeye ve indirmeye karar verirseniz, iki tür dosya olduğunu unutmayın: kontrol noktaları (.ckpt, turşu biçimi olarak da adlandırılır) ve güvenlik tensörleri. Stable Diffusion topluluğunun çoğu, daha güvenli bir dosya biçimi olduğu için güvenlik tensörlerini kullanmaya geçti. Seçenek verildiğinde, turşu yerine her zaman güvenlik tensörlerini tercih edin ve indirdiğiniz her şeyi taradığınızdan emin olun.
Umarım sandviçin iyi olmuştur çünkü artık devam etme zamanı.
Kurulum tamamlandığında, komut satırı penceresinde görmeniz gereken son satır "C:\stable-diffusion-ui\models\stable-diffusion\sd-v1-4.ckpt'den "loaded stable-diffusion model" yazacaktır. aygıt: cuda:0" ve Easy Diffusion başlangıç sayfasına bir tarayıcı penceresi açılacaktır.
Komut satırı penceresini kapatmayın. Sadece küçültün ve unutun. Kararlı Difüzyonu her kullandığınızda açılacaktır. İşiniz bittiğinde kapatmak dışında onunla etkileşime girmenize gerek kalmayacak. Bu aynı zamanda C:\stable-diffusion-ui klasörünüze geri dönmeniz ve "Start Stable Diffusion UI.cmd" dosyasının kısayolunu oluşturmanız ve masaüstünüze bırakmanız gerektiğini belirtmek için iyi bir zamandır. programı her başlatmak istediğinizde klasöre gitmeniz gerekir.
Easy Difusion'ı Kullanma
Stable Difusion'ı yüklediniz! Aferin. Peki tüm bu şeyler ne işe yarıyor? Çoğu insan, yüzünüzü bir şeylere koyduğunuz kısma geçmek isteyecektir, bu yüzden kullanıcı arayüzü üzerinde fazla zaman harcamayacağım, ancak işte temel bilgiler.
Bilgi istemi, görüntüye dönüşecek metindir. Örneğin, balon tutan bir kedinin yağlı boya tablosu.
Negatif İstem, hariç tutmak istediğiniz şeyleri dahil ettiğiniz yerdir.
Aşağıda, Görüntü Ayarları kutusunda Tohumumuz var. Bunu şimdilik rastgele bırakın.
Görüntü Sayısı (toplam) tam olarak göründüğü gibidir. Paralel Görüntü Sayısı, her partideki görüntü sayısıdır. Bu nedenle, beş görüntü oluşturmak istiyorsanız, her grupta bir tane olmak üzere toplam beş veya her grupta beş olmak üzere toplam beş görüntü oluşturabilirsiniz, bu çok daha hızlıdır. Kaç tane oluşturabileceğiniz, GPU'nuzun sahip olduğu VRAM miktarından ve ayrıca daha sonra ele alacağım görüntü boyutundan etkilenecektir. Sisteminiz için çalışan optimum kombinasyonu bulmak için deneme yapmanızı öneririm.
Model, daha önce tartıştığım kontrol noktası veya güvenlik tensörleri dosyasıdır. Birden fazla modeliniz varsa (Dreambooth eğitimini tamamladığımızda bunu yapacağız), bu açılır liste, hangi modeli kullanacağınızı seçeceğiniz yerdir.
Özel VAE. VAE, varyasyonel otomatik kodlayıcı anlamına gelir. Kararlı Yayılma bağlamında, bir modelin bazı eksikliklerinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Easy Diffusion'ın vae-ft-mse-840000-ema-pruned ile birlikte gelen özel VAE'si, modelin insan gözü ve elleriyle ilgili bazı sorunlarını düzeltir. Farklı modellerde özel VAE'ler olabilir, ancak dahil olandan başka bir şeyi nadiren kullanırım.
Örnekleyici. Bunlar temel olarak gürültüyü resme dönüştüren matematiksel formüller ve lise cebirini zar zor geçtiğim için bundan daha derine inemiyorum. Bildiğim şey, farklı örnekleyicilerin, aynı tohumu kullansalar bile size farklı görüntüler vereceğidir. En sık kullandığım üç tanesi Euler Ancestral, DDIM ve DPM++ SDE'dir. Her birinin artıları ve eksileri var ve hangisini sevdiğinize karar vermek için denemenizi tavsiye ederim. Az sayıda adımda hızlı ve tutarlı sonuçlar sağladığı için DDIM'i tercih ediyorum.
Görüntü Boyutu açılır menüleri, üretilen görüntünün boyutunu kontrol eder. Görüntü ne kadar büyük olursa, o kadar fazla VRAM'e ihtiyacınız olur. Şimdilik, muhtemelen 512×512'ye bağlı kalmak isteyeceksiniz. Yalnızca GPU'nuza çok fazla vergi yüklemeyeceği için değil, aynı zamanda büyük ihtimalle kullanacağınız Stable Difüzyon modeli 512 piksele 512 piksel boyutlarındaki görüntülerden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitildiğinden, en iyi sonuçları alırsınız. bu standarda bağlı kalarak.
Çıkarım Adımları, programın paraziti bir görüntüye dönüştürmeye çalışırken yaptığı geçişlerin sayısıdır. Geleneksel bilgelik bize genellikle daha fazlasının daha iyi olduğunu söyler, ancak burada durum her zaman böyle değildir. Belli bir noktada, daha yüksek adımlar zaman kaybı olur. Bu, denemenin önemli olduğu başka bir alandır. Örnekleyicim olarak DDIM'i tercih ettiğimden daha önce bahsetmiştim çünkü genellikle 15 ila 20 adımda iyi görüntüler üretebiliyorum.
Bunun altında, Kararlı Difüzyona isteminize ne kadar dikkat etmesi gerektiğini söyleyen Rehberlik Ölçeği yer alır. Daha düşük değerler, yorumlama için ona daha fazla alan sağlar; daha yüksek değerler onu daha katı hale getirir. Yine, daha yüksek değerler her zaman daha iyi değildir. İyi bir istemle, 6 ila 9 aralığındaki değerlerin en iyi sonucu verdiğini görüyorum.
Hiper ağlar, bu izlenecek yolun kapsamı dışında kalan bir tür özel eğitimdir.
Çıktı Formatı kendi kendini açıklayıcıdır. Varsayılan olarak JPG'dir çünkü PNG'ler daha iyi görünse de kayıpsızdırlar ve çok yer kaplayabilirler.
Oluşturma ayarları genellikle kendi kendini açıklayıcıdır. "Yanlış yüzleri ve gözleri düzeltin" seçeneğini kapalı bırakma eğilimindeyim çünkü yüz düzeltmesi genellikle insanların hoş olmayan bir şekilde havalı görünmesine neden oluyor.
Ayrıca, "Ölçek büyüt"ü kapalı bırakıyorum çünkü bu, işlemenize her bir görüntünün ölçeğini büyütmek için zaman kazandırır ve Easy Diffusion'ın kullanıcı arayüzü, her görüntünün üzerine uygun bir şekilde bir Yükseltme düğmesi yerleştirir;
Görüntü değiştiriciler, bir bilgi istemi oluşturmanıza yardımcı olabilecek düğmelerdir. Bunların üzerinden geçmeyeceğim ama denemekten çekinmeyin. Bununla birlikte, yaşayan sanatçıların tarzını kopyalamaya katılmadığımı söyleyeceğim. Kopyalanacak çok sayıda ölü sanatçı ve yaşayan sanatçıların adlarını dahil etmeden benzersiz bir stil elde etmenin bir ton yolu var.
Dreambooth eğitimi
Şimdi eğlenceli kısma geldik. Yüzümüzü bir şeylere yapıştırmamızı sağlayacak modeli eğitmenin zamanı geldi. Bununla ilgili birkaç yöntem var. Size Dreambooth yöntemini anlatacağım çünkü biraz daha çalışma gerektirse de bence en iyi sonuçları veriyor. Bunun için bir Google Colab not defteri kullanacağız.
Fotoğraf seçme
Ama önce kullanacağımız fotoğrafları seçmeliyiz. Yüzündeki modeli en az altı resimle eğitebilirsin ve ben 100'den fazla resim kullanan bir eğitim yaptım ama en iyi sonuçları 20 ila 30 resim arasında buldum. Çerçevede başka kimsenin olmadığı ve yoğun bir arka plana sahip olmayan yakın plan vesikalık fotoğrafları seçmek isteyeceksiniz. İdeal olarak, bir çift doğrudan, bir çift yandan ve birkaç üç çeyrek atış yapmalısınız. Perspektif yüzünüzün oranlarını bozduğu için özçekimlerden kaçınmaya çalışın.
Aynı yerde çekilmiş veya aynı kıyafeti giydiğiniz fotoğrafları kullanmaktan da kaçınmalısınız. Her fotoğrafta arkanızda bir saat varsa, Dreambooth saati yüzünüzle ilişkilendirir ve Stable Diffusion, size ait herhangi bir fotoğrafta onu üretmeye çalışır. Aynı şey gözlük veya sakal için de geçerlidir. Eğitimim için, modele daha fazla esneklik kazandırmak için çeşitli saç stilleri, yüz ifadeleri ve yaşları olan fotoğrafları seçtim. Omuzdan aşağı fotoğrafları dahil etmek tamamen gerekli değildir, ancak isterseniz yapabilirsiniz.
Fotoğraflarınızı seçtikten sonra, hepsini 512 piksele 512 piksel olacak şekilde kırpmanız ve yeniden boyutlandırmanız gerekir. JPG yapılarını önlemek için PNG dosya biçimini kullanmayı deneyin. Bunları kırpmazsanız, program bunu sizin yerinize yapar ve büyük ihtimalle yüzünüz düzgün bir şekilde ortalanmaz. Bunu yapmadan önce, modelin yüzünüzü oluşturmasını istediğinizde kullanacağınız bir kelime (saçma veya anlamsız) düşünmeniz gerekir. Örneğin, shauniedarko kullanıyorum çünkü hatırlaması kolay, bu benim Twitter tanıtıcım ve verilerin eğitim setinde yer alan bir kelime olmayacak. Bir kelimeyi eğitim setinde kullanırsanız iyi sonuç alamazsınız.
Yani tetik kelimeniz ve fotoğraflarınız var. Her dosyayı, x'in bir sayı olduğu "triggerword (x).png" kalıbını izleyecek şekilde yeniden adlandırın.
Sarılma Yüz simgesi
Ayrıca, Stable Diffusion modelleri deposu olan Hugging Face'ten bir jetona ihtiyacınız olacak. Bunu yapmak için huggingface.co adresine gidin ve bir hesap oluşturun. Ardından, Ayarlar'a ve ardından Erişim Belirteçleri'ne gidin ve yeni bir belirteç oluşturun. İstediğiniz gibi adlandırın ve Rolü "Yaz" olarak değiştirin. Belirteci kopyalayın ve "token.txt" adlı düz metin dosyasına yapıştırın. Ardından bu bağlantıyı açın, şartlar ve koşulları kabul edin ve artık hazırsınız.
Artık eğitime başlamaya hazırız. Bunun için bir Google hesabına ihtiyacınız olacak. Her Google hesabı, 15 GB ücretsiz depolama alanıyla birlikte gelir. Başlamadan önce 6 ila 8 GB boş alana sahip olmak isteyeceksiniz.
Kullanacağımız Google Colab burada. Bu bağlantıya tıklayın ve başlayalım. Google'da oturum açtığınızdan emin olun.
Oynat düğmesine tıklayarak ilk bölümü çalıştırın. Not defterinin Google tarafından değil Github tarafından yazıldığını söyleyen bir açılır pencere göreceksiniz. "Yine de Çalıştır"ı tıklayın. Google Drive'ınıza bağlanmasına izin vermenizi isteyecektir. Bu bir gerekliliktir; not defterinin gerekli dosyaları kaydetmesine ve bunlara erişmesine olanak tanır.
Ardından, "Bağımlılıklar"ın yanındaki oynat düğmesini tıklayın. Bu, not defterini çalıştırmak için gerekli tüm dosyaları yükleyecektir. Bittiğinde yanında yeşil bir onay işareti göreceksiniz.
Bir sonraki bölümü tamamlamadan önce, drive.google.com adresine giderek Google Drive'ınızı açın. Sürücüm altında, "Fast-Dreambooth" adlı bir klasör görmelisiniz. Bu klasörü açın ve token.txt dosyasını içine bırakın. Ardından Colab not defterine dönün ve "Model İndirme" adlı bölüme gidin. Buraya girmeniz gereken tek şey “Path_to_Huggingface” içindeki “runwayml/stable-diffusion-v1-5”. Bittiğinde, oynat düğmesine tıklayın ve bekleyin. “Bitti!” diyecektir. tamamlandığında.
"Oturum Oluştur/Yükle" altında oturuma bir ad verin ve oynat düğmesine basın.
Örnek Görüntülere geçerek oynat düğmesine tıklayın. Altta, bir "Dosya Seç" düğmesi görünecektir. Buna tıklayın ve daha önce oluşturduğumuz 30 görüntüyü seçin. Hepsini indirmek birkaç dakikanızı alacaktır. Bu, Google Colab'ın hareketsizlik için sinir bozucu bir zaman sınırı olduğunu bildirmek için iyi bir zamandır, bu nedenle, tüm bunları tek seferde yapmak en iyisidir. Atılırsanız, baştan başlamanız gerekir. Bunu önlemenin en iyi yolu, etrafı kaydırdığınızdan emin olmaktır. Google'ın hâlâ nefes aldığınızı bilmesini sağlamak için önceki bölümleri daraltabilir ve genişletebilirsiniz.
Resimlerinizin yüklenmesi bittiğinde, devam etmeye hazırız. Altyazılar ve Konsept Görselleri bölümlerini atlayabilirsiniz. Belirli bir konsept veya stil üzerinde eğitim alıyorsanız, bunlar yardımcı olur. Dreambooth'u yüzünüzde eğittiğiniz için gerekli değildir.
Eğitim sekmesi altında, Dreambooth'u Başlat bölümünde, “UNet_Training Adımları” bölümüne gitmek isteyeceksiniz. Standart adım sayısı, kullandığınız görüntü sayısının 100 katıdır. 30 resim kullandığımız için 3.000 adım girmek istiyoruz. Çok az adım ve eğitim yüzünüzü yeniden oluşturmayacaktır. Çok fazla adım ve yüzünüzü çeşitli stillerde yeniden üretecek kadar esnek olmayacaktır.
Adım sayısını girdikten sonra “Text_Encoder_Training_Steps” e gidin ve 1.050 olarak değiştirin. Bu sayı, seçtiğiniz adım sayısının yaklaşık yüzde 35'i kadar olmalıdır. Yani önceden 2.000 adımı seçerseniz bu sayı 700 olur. Geri kalan çoğu ayarı olduğu gibi bırakabilirsiniz. Ancak, "Kontrol Noktasını Her n Adımda Kaydet" kutusunu işaretleyin ve modeli ne sıklıkta kaydetmesini istediğinizi seçin. 1.000 adım için antrenman yapıyoruz, bu yüzden 500 adımdan başlayarak her 500 adımda bir kaydetmenizi öneririm. Bu şekilde, bir şeyler ters giderse, sıfırdan başlamak yerine önceki bir sürümü yükleyebilir ve eğitime oradan devam edebilirsiniz.
Bununla birlikte, her bir kaydetmenin yaklaşık 2 GB gerektirdiği konusunda uyarılırsınız, bu nedenle yeterli alanınız olduğundan emin olmak isteyeceksiniz. Program çalışırken yeriniz biterse, raydan çıkar ve başınızın ağrımasına neden olur. Fazla alanı olmayanlar için, 1.500 adımdan başlayarak her 1.500 adımda bir kaydetmek, size yarı yolda bir kayıt dosyası sağlar.
Bunu yaptıktan sonra, oynat düğmesini tıklayın ve bekleyin.
30 resimle ilgili eğitim, Google'ın o gün nasıl hissettiğine bağlı olarak yaklaşık 30 ila 50 dakika sürer. Yine, Google'ın hareketsizlik nedeniyle sizi atmasını önlemek için çekip gitmediğinizden ve etrafta gezindiğinizden emin olun.
Eğitim tamamlandığında, Google Drive'ınızı açın ve Fast-DreamBooth > Oturumlar > OturumAdınız'a gidin ve daha önce oturuma verdiğiniz adla ckpt dosyasını bulun. Bu dosyayı bilgisayarınızdaki C:\Stable-Diffusion\Models\StableDiffusion klasörüne taşıyın. Ardından Easy Difusion'ı açın. Biraz yüz yapmaya başlayalım.
Yüzler yapmak
Easy Diffusion'da görüntülerin nasıl oluşturulacağını çoktan ele aldık. Kendi görüntülerinizi oluşturabilmeniz için yeni modelinizi yükleyerek başlayacağız. Görüntü Ayarlarındaki Model açılır menüsünde az önce oluşturduğunuz dosyayı seçin. Kolay bir şeyle başlayalım. İstem kutusuna "bir süper kahraman, tuval üzerine yağlı boya, gerçekçi, koyu renkler" gibi bir şey yazın. Görüntüleri oluşturduktan sonra, bir sürü rastgele süper kahraman portresi görmelisiniz.
Fakat bekle. Bunların hiçbiri bana benzemiyor. Sağ. Çünkü resimlerinizi oluşturmak, resim dosyalarınız için kullandığınız ad olacak bir tetikleyici kelime gerektirir. Benim durumumda, "shauniedarko" idi.
Bilgi istemi hazırlamak biraz deneme yanılma gerektirir. Bilgi isteminin başlangıcına yakın kelimeler genellikle sonraki kelimelerden daha fazla ağırlıklandırılır. Hangi kelime sırasının en iyi sonucu verdiğini görmek için deneme yapmanız gerekecek. Bu durumda, "bir süper kahraman olarak shauniedarko, tuval üzerine yağlı boya, gerçekçi, koyu renkler" yazacağım.
Ve işte benim yüzüm. Kararlı Difüzyon zor olabilir. Bazen beğendiğiniz birini bulmak için 20 veya 30 resim oluşturmanız gerekebilir.
Diğer istemleri deneyelim.
Ve hepsi bu kadar. İstediğiniz sonuçları alamıyorsanız, kullandığınız resimlere bir göz atın. Geri dönün ve Google Drive'ınızdan kaydettiği önceki kontrol noktalarından birini çekin ve ilkini koyduğunuz model klasörüne bırakın. Ek olarak, istediğiniz sonuçları elde etmenizi sağlayacak bir komut isteminin nasıl oluşturulacağını öğrenmek biraz zaman alabilir, bu nedenle neyin işe yarayıp neyin yaramadığını görmek için deneyler yapmanızı öneririm.
İyi eğlenceler!