Технологии искусственного интеллекта перестают быть будущим и становятся настоящим, приводя к революции в контенте. Представляете, вы можете создать AI-видео с вашим собственным лицом, и оно будет выглядеть весьма реалистично! Но как я сама столкнулась с этими новшествами и какие подводные камни удалось обойти? Расскажу об этом в моей статье, чтобы помочь вам сделать первые шаги в мире AI-контента.
Мой путь в создании AI-фото
Когда я впервые узнала о возможности создавать реалистичные фото в нейросети с собственным лицом, я была в восторге. Я стремилась к инновациям в создании контента, будь то на моем блоге или в моём Telegram-канале. Однако, честно говоря, процессы настройки и работы с новейшими технологиями казались мне сложными и требующими экспертизы. Но недавно произошли обновления, которые сделали этот процесс доступным даже для новичков.
В этой статье я расскажу, как я преодолела трудности в создании своих реалистичных фотографий в нейросети и каким образом можно повторить мой путь. Я использовала Flux Image Generator + Lora для тренировки кастомной AI модели, чтобы она могла распознавать мое лицо.
Как всё работает: шаги
- 1. Подготовка данных: Первым шагом было создание мини-набора данных из фотографий. Секрет успеха тут — хорошее освещение и сходное визуальное оформление снимков. Я отобрала 12 фотографий, где я сохранялась более или менее одинаковой по возрасту и стилю. Важно было взять фотографии с разнообразным фоном, чтобы AI ловко справлялся с реальными сценариями.
- Вторым шагом стала компрессия этих фотографий в zip-архив, который использовался для обучения модели. Если у вас есть минимальные навыки работы с файлами и архивами, вам будет несложно выполнить эту часть.
- 2. Обучение модели: Теперь перейдём к обучению AI. Я использовала платформу Replicate для тренировки кастомной модели. Для этого вам потребуется учетная запись GitHub (которая легко создается). Зарегистрировавшись на replicate.com, вы сможете перейти к главному дашборду, где необходимо найти "Ostras Flux Dev Lur Trainer".
Важным шагом является выбор триггерного слова. Это слово ассоциируется с вашей мини-базой данных и будет использовано при создании изображений. Я выбрала "ANYA", что подходит для моих целей и не создает путаницы для AI. Указала описание для фото — "фото славянской женщины", чтобы AI имел основное представление о тематике изображения.
- 3. Генерация изображений: Когда модель обучена, можно приступать к генерации изображений. Важно правильно заполнить промпт, включая специальное триггерное слово. Для эксперимента я добавила дополнительные детали, такие как розовые волосы, киберпанк. Затем настроила масштаб и количество шагов вычислений, чтобы получить высокое качество изображения. В итоге, процесс занял всего несколько минут, и у меня появился ряд прекрасных образцов.
Преимущества и сложности
Весь процесс, от подготовки данных до генерирования изображений, был увлекательным и обучающим. Самым сложным моментом для меня было подобрать правильные фотографии и настроить параметры модели. Но благодаря современным интерфейсам и пошаговым инструкциям от платформы Replicate, я смогла быстро освоиться.
Моя рекомендация для новичков: начните с малого. Не бойтесь экспериментировать и искать новые пути улучшения своих навыков. Подписывайтесь на мой Telegram-канал, где я делюсь дополнительными материалами, своими работами и обсуждаю новинки в мире AI и технологий. Это поможет вам всегда быть в курсе последних тенденций.