플럭스 컨셉 슬라이더 - 생성 이미지에 대한 정밀 제어 가능

소개

FLUX는 이제 LoRA를 사용하여 Concept Sliders를 훈련할 수 있도록 지원하여 생성 이미지를 정밀하게 제어할 수 있습니다. 예를 들어 나이 변경 또는 머리 길이调整과 같은 경우입니다.

기능

GPT-4 지원

이 프로젝트는 GPT-4를 사용하여 텍스트 슬라이더 프롬프트를 생성하는 것을 지원하여 생성 프로세스를簡化하고 프롬프트의 질을 높입니다.

FLUX 지원

이 프로젝트는 실험적으로 FLUX-1 모델에 대한 슬라이더 훈련을 지원하여 모델 선택의 유연성을 높이고 있습니다.

환경 설정

Python 환경 설정에 대한 자세한 단계가 제공됩니다. 즉, conda 환경을 생성하고 저장소를 복제하고 종속성을 설치하는 것과 같은 것입니다.

텍스트 슬라이더 훈련

사용자는 prompts.yaml 파일을 편집하고 train_lora.py 스크립트를 실행하여 텍스트 슬라이더를 훈련하는 방법에 대한 가이드를 받습니다.

비주얼 슬라이더 훈련

이 프로젝트는 이미지 데이터셋을 준비하고 파일을 구성하고 train_lora-scale.py 및 train_lora-scale-xl.py 스크립트를 사용하여 비주얼 컨셉 슬라이더를 훈련하는 방법에 대한 세부 정보를 제공합니다.

사용

무료 ConceptSliders 온라인

ConceptSliders: LoRA Adaptors for Precise Control in Diffusion Models

ConceptSliders Online은 기계 학습 모델 개념을 보여주는 상호작용 도구입니다. 사용자는 모델 입력을 조정하여 슬라이더를 이동하고 모델 출력의 변경을 관찰할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델 동작을 더 잘 이해할 수 있습니다.

ConceptSliders는 다음과 같은 방법으로 모델 개념을 이해하는 것을 지원합니다.

• 인터랙티브 러닝: 사용자는 슬라이더를 조정하여 모델 입력 매개변수를 변경하고 모델 출력의 실시간 변경을 관찰할 수 있습니다.
• 視覺 피드백: 즉각적인視覺 피드백을 통해 사용자는 다양한 입력이 모델 동작에 미치는 영향을 직감으로 알 수 있습니다.
• 예시 데모: 구체적인 예시와 실시간 결과를 통해 사용자는 추상적인 기계 학습 개념을 실제 결과와 연결할 수 있습니다.
• 탐색 분석: 사용자는 모델의 특성과 제한을 스스로 탐색해가면서 hiểu할 수 있습니다.

이 접근 방식으로 복잡한 기계 학습 개념이 더易해졌습니다.

GPT-4를 사용하여 텍스트 슬라이더 프롬프트 생성

GPT-4를 사용하여 텍스트 슬라이더 프롬프트를 생성하려면 다음 단계를 따르면 됩니다.

1. 만들고 싶은 슬라이더의 유형을 설명합니다. 예를 들어 "사람의 얼굴을 행복하게 만들어주는 슬라이더를 만들고 싶습니다."
2. 프로젝트에 포함된 GPT 노트북(GPT_prompt_helper.ipynb)을 사용하여 필요한 텍스트 슬라이더 프롬프트를 생성합니다.
3. GPT_prompt_helper.ipynb 노트북을 엽니다.
4. 만들고 싶은 슬라이더에 대한 설명을 프롬프트에 기반하여 작성합니다.
5. 노트북의 코드를 실행하여 GPT-4가슬라이더에 대한 텍스트 슬라이더 프롬프트를 생성합니다.

이 프로세스는 GPT-4의 기능을 사용하여 更정밀하고 효과적인 텍스트 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 따라서 확산 모델의 출력을 더 잘 제어할 수 있습니다.

참고: GPT-4를 사용하려면 필요한 pakcages를 설치하고 OpenAI API에 액세스할 수 있는지 확인해야 합니다. 또한 requirements.txt 파일에 지정된 환경 요건을 충족해야 합니다.

이 기능은 텍스트 슬라이더의 생성을簡化하고 생성된 프롬프트의 질을 높입니다.