Dreambooth нейросеть, инструкция

StableDiffusion — нейросеть для генерации по текстовому описанию, натренированная на дофига изображений, но естественно тебя/друга/твоего любимого кота там нет, но хочется.
Dreambooth — способ добавить себя/друга и тд в StableDiffusion и генерировать по текстовому описанию…
Например, вы можете создавать изображения себя или любимого человека в виде популярного персонажа видеоигры, фантастического существа или чего угодно, что вы только можете придумать — вы можете создать эскиз или рисунок своего питомца в виде дракона или в виде дракона или даже в виде дракона.

Если вы понимаете, что такое колаб
— Ссылка на оригинал мануала на англ.
• Читать тут

Далее я попробую отбросить лишнее и разжевать для тех кто совсем новичек, но очень хочется.

Нам понадобится:
Гугл акк, Гугл диск, регистрация на huggingface, от 10 изображений желаемого изображения, час+ времени.

1. Подготовка изображений для обучения, на примере лица друга.
Рекомендуется предоставить 50 изображений, но по факту можно пробовать от 10 (можно и 3, но результаты будут хуже).
Лучше брать разные ракурсы, разные фоны, в полный рост и просто лицо, больше разнообразия = хорошо.
— Набрали фото, идём подрезать их на 512*512
На сайт:
• Обрезаем под 512
Закидывает все фотки, центруем фотки, жмём save as zip.
— Разархивируем в отдельную папку.
Теперь надо переименовать все наши изображения.
«Имя субъекта должно состоять из одного уникального/случайного/неизвестного ключевого слова.»
Выделяем все, правой кнопкой мыши жмём на любой — переименовать — задаём имя например petrpetrov, все файлы должны переименоватьсч по-типу petrpetrov(1)/(2)/..

2. Заходим в колаб, подходит бесплатный, если нет аккаунта регистрируемся.
• Colab
Запускаем первую ячейку, подключаем Гугл диск.

 
Мануал/Туториал/Инструкция DreamBooth:Добавляем себя/друга/котика в StableDiffusion и генерируем Нейронные сети, Арт, Stable Diffusion, Длиннопост

Запустите вторую ячейку, чтобы настроить среду
Далее просто запустите вторую ячейку. Нам там делать нечего, кроме как ждать, пока все закончится.

 
Мануал/Туториал/Инструкция DreamBooth:Добавляем себя/друга/котика в StableDiffusion и генерируем Нейронные сети, Арт, Stable Diffusion, Длиннопост

3. Запускаем следующую ячейку.
Идём получать токен на huggingface:
• ссылка для регистрации:
https://huggingface.co/join
Далее идём по ссылке
https://huggingface.co/settings/tokens
Жмём new token, даём любое имя, генерируем токен, копируем ключ, вставляем в колаб.
Запускаем колаб, ждём окончания и идём к следующей ячейке.

 
Мануал/Туториал/Инструкция DreamBooth:Добавляем себя/друга/котика в StableDiffusion и генерируем Нейронные сети, Арт, Stable Diffusion, Длиннопост

Следующая ячейка Dreambooth new fast metod.
Здесь мы будем вводить наш Session_Name. Это будет имя обученной модели, которую мы сохраним.
Вводим имя которое присвоили подготавливая фото, petrpetrov
Запускаем ячейку, появится кнопка загрузить изображения, загружаем.

 
Мануал/Туториал/Инструкция DreamBooth:Добавляем себя/друга/котика в StableDiffusion и генерируем Нейронные сети, Арт, Stable Diffusion, Длиннопост

4. Old method пропускаем.
Идем в следующую ячейку.
Тут нас интересует один параметр:
Training Steps, кол-во фото * 100
Итого: 50 изображений = 5000.
Выставляем и запускаем.
Ждем около часа, переодически поглядывая на экран.

 
Мануал/Туториал/Инструкция DreamBooth:Добавляем себя/друга/котика в StableDiffusion и генерируем Нейронные сети, Арт, Stable Diffusion, Длиннопост

Как только тренировка закончена, нажимаем последний блок Test…, ничего не изменяя в настройках.
Результатом будет ссылка, перейдя по которой вам откроется веб интерфейс.
Вводим текст petrpetrov + ваша фантазия(на англ) получим результат с лицом друга.

 
Мануал/Туториал/Инструкция DreamBooth:Добавляем себя/друга/котика в StableDiffusion и генерируем Нейронные сети, Арт, Stable Diffusion, Длиннопост

Всё:)
Данный мануал в расширенном виде:
• Ссылка (используйте переводчик).

Примеры запросов смотрим тут:
https://lexica.art

12
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Используя этот сайт, вы соглашаетесь с тем, что мы используем файлы cookie.