FLUXコンセプトスライダー - 生成されたイメージに対するより細やかな制御
はじめに
FLUXは、LoRAを使用したコンセプトスライダーのトレーニングをサポートし、生成されたイメージに対するより細やかな制御、例えば年齢の変更や髪の長さの調整を行うことを可能にします。
機能
GPT-4 アシスタンス
プロジェクトは、GPT-4を使用して、テキストスライダープロンプトの作成を支援し、プロンプトの質を向上させます。
FLUX サポート
実験的に、プロジェクトは、FLUX-1モデルに対するスライダートレーニングをサポートし、モデル選択の幅を広げ、柔軟性を提供します。
環境設定
Python環境の設定についての詳細な手順を提供し、conda環境の作成、リポジトリのクローン、依存関係のインストールを含みます。
テキストスライダートレーニング
prompts.yaml ファイルの編集と train_lora.py スクリプトの実行による、キャラクターの年齢の調整のためのテキストスライダーのトレーニング方法をガイドします。
ビジュアルスライダートレーニング
画像データセットの準備、ファイルの構成、train_lora-scale.py と train_lora-scale-xl.py スクリプトの使用によるビジュアルコンセプトスライダーのトレーニング方法を説明します。
使用方法
オンラインでの ConceptSliders
ConceptSliders: LoRA Adaptors for Precise Control in Diffusion Models
ConceptSliders Onlineは、機械学習モデルのコンセプトを実証するためのインタラクティブツールです。ユーザーはスライダーを操作してモデル入力パラメーターを変更し、モデル出力の変化を実時間で観察することができます。
ConceptSlidersは、以下の方法でユーザーにコンセプトを理解させます：
- 対話型学習: ユーザーはスライダーを直接操作してモデル入力パラメーターを変更し、実時間でモデル出力の変化を観察することができます。
- ビジュアルフィードバック: 実時間でのビジュアルフィードバックにより、ユーザーは異なる入力がモデル挙動に与える影響を直感的に理解することができます。
- 実例デモ: 具体的な例と実時間の結果により、ユーザーは抽象的な機械学習コンセプトを実際の出力との結びつきやすくします。
- 探索的な分析: ユーザーは、自己のインタラクションを通じて、モデル性質や限界を探索的に理解することができます。
これにより、機械学習のコンセプトがよりわかりやすく、理解しやすくなります。
GPT-4 を使用してテキストスライダープロンプトを作成する方法
GPT-4を使用してテキストスライダープロンプトを作成するには、以下の手順に従います：
- 作成したいスライダーの種類を記述します。例えば、「笑顔になるスライダーを作成したい」。
- プロジェクトに含まれる GPT ノートブック (
GPT_prompt_helper.ipynb) を使用して、必要なテキストスライダープロンプトを生成します。 GPT_prompt_helper.ipynbノートブックを開きます。- 作成したいスライダーの説明に基づいて、プロンプトを入力します。
- ノートブックのコードを実行し、GPT-4 が該当するテキストスライダープロンプトを生成します。
このプロセスにより、GPT-4 の能力を活用して、より Precise なテキストスライダープロンプトを作成し、拡散モデルの出力の بهترな制御を行うことができます。
注意：GPT-4 を使用するには、必要なパッケージをインストールし、OpenAI API にアクセスする必要があります。また、requirements.txt ファイルに指定された要件に環境が満足することを確認してください。
この機能により、テキストスライダーの作成が簡単化され、生成されたプロンプトの質が向上し、拡散モデルの出力のより Precise な制御が可能になります。
https://github.com/rohitgandikota/sliders